Главная » Бесплатные рефераты » Бесплатные рефераты по социологии »

Контрольная работа по социологии вариант 29

Тема: Контрольная работа по социологии вариант 29

Раздел: Бесплатные рефераты по социологии

Вуз: Финансовый университет

Год и город: Москва 2012

Содержание
1. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу 3
2. Сущность и виды группировок . Таблицы и графики, их роль в анализе социологических данных 6
3. Какова структура отчета о социологическом исследовании? Сформулируйте основные требования к его составлению 13
Литература 16

1.Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу
Эмпирической обозначается та часть социологии, где знание о социальной реальности доказательно и последовательно получается на основе использования эмпирических данных или социологической информации. Особую важность представляют социологическое мышление, научная рефлексия (критический анализ содержания и методов получения эмпирического знания) на основе рассмотрения отдельных приемов получения, измерения, систематизации и обобщения информации
Стадии эмпирического процесса<br>

Рис.1 Стадии эмпирического процесса
Развитие компьютерной техники и статистического программного обеспечения сняло большую часть ограничений на использование статистических методов в анализе социологических данных. Можно выделить три основные группы таких ограничений: объем данных, сложность и объем вычислительных процедур, статистическая компетентность сотрудников, занятых обработкой и анализом информации. Современные программные средства в считанные секунды (максимум минуты) обрабатывают любые объемы данных; причем не ограничены ни объем выборки, ни количество переменных. Многократно возросшая скорость компьютерных вычислительных операций открыла доступ «рядовому» социологу к сложным и громоздким алгоритмам, реализующим методы многомерного анализа информации – факторного, кластерного, дискриминантного и др.
Расширение возможностей компьютерной техники не только открыло доступ широким социологическим кругам к методам анализа данных, недоступным ранее из-за своей трудоемкости, но также стимулировало развитие новых аналитических методов и процедур, появление которых ранее было в принципе невозможно из-за чрезвычайной громоздкости вычислений. Здесь мы рассмотрим наиболее существенные из них: расширение возможностей анализа категориальных (нечисловых) данных; визуализация результатов статистического анализа; развитие причинных (прогностических) регрессионных моделей; развитие линейно-структурных моделей; повышение «дружественности» статистического программного обеспечения, появление у него свойств, характерных для экспертных систем.
Большинство социологических переменных являются категориальными, или нечисловыми. Другими словами, они измерены с помощью номинальных или порядковых шкал, и цифры, с помощью которых социолог кодирует ответы респондентов, являются не числами в полном смысле этого слова, а только символами, поэтому с ними нельзя производить арифметические операции. В то же время методы классической статистики базируются именно на разнообразных арифметических операциях (в первую очередь на суммировании), которые для категориальных переменных запрещены.
Существуют два основных направления расширения методологического арсенала анализа нечисловых данных: развитие методов нечисловой статистики и расширение возможностей использования для категориальных переменных количественных статистических методов через квантификацию номинальных и порядковых шкал.
Традиционными инструментами анализа категориальных (нечисловых) данных являются одномерные и двумерные распределения (таблицы сопряженности). Свое развитие они получили в анализе стандартизированных остатков и логлинейном анализе. Оба эти подхода основаны на представлении о том, что при изучении взаимодействия между двумя или более категориальными переменными целесообразно рассматривать не только наличие связи между ними «в целом», но также локальное взаимодействие между отдельными категориями (значениями) переменных. Например, не ограничиваться утверждением о наличии связи между полом и занимаемой должностью (табл. 1), но также анализировать «локальные» связи, например, между мужским полом и должностью охранника или между женским полом и должностью менеджера.
Таблица 1
Зависимость занимаемой должности от пола

Зависимость занимаемой должности от пола

Стандартизированные остатки, вычисленные для клеток таблицы сопряженности, имеют распределение, близкое к стандартному нормальному распределению, и поэтому являются наиболее простым способом проверки гипотезы о направлении и силе связи в отдельно взятой клетке таблицы между парой образующих ее категорий. А именно: если значение стандартизированного остатка по абсолютной величине превышает 2, вероятность существования связи между соответствующими категориями не ниже 95 %.

2. Сущность и виды группировок . Таблицы и графики, их роль в анализе социологических данных
Наиболее простая форма обобщения первичной социологической информации – группировка, с помощью которой респондент зачисляется в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком (или признаками). Подытоживая число ответов на вопросы анкеты, исследователь осуществляет не что иное, как простую группировку респондентов с учетом их социально_демографических признаков, мнений, установок, информированности, индивидуальных оценок и т.д. Выделенные таким образом однородные по составу (по признаку группировки) группы значительно легче сопоставлять, сравнивать, анализировать.
Выбор признака группировки – не произвольная процедура, он диктуется задачей социологического исследования, сформулированными ранее гипотезами. Ошибочный выбор признака группировки приводит к неверным выводам при анализе характеристик объекта исследования.
В зависимости от шкалы измерения, в соответствии с которой получены ответы на вопрос, группировка социологической информации может представлять собой:
а) зачисление респондентов в номинальные группы (по полу, национальности, конфессиональной принадлежности, политическим интересам и т.д.);
б) упорядочение информации в ранжированном ряду, например, по характеру труда (выполняющие ручной труд, работающие с механизмами, выполняющие труд интеллектуальный), по степени включенности в общественные движения (состоят членами соответствующих движений, сочувствуют им, относятся с безразличием, отрицательно) и т.д.;
в) объединение по количественному признаку, когда группы респондентов характеризуются числовой величиной и потому количественно сравнимы между собой, (например, по возрастным интервалам: (18–25 лет, 26–30 лет, 31_40 лет, 41-50 лет, 50 лет и старше), по уровню дохода, объему финансовых инвестиций и др.
Операции с номинальными и ранжированными группами производятся при помощи математических приемов, соответствующих номинальной и ранговой шкалам. Что касается групп, распределенных по количественному признаку, то они могут быть подвергнуты дальнейшему изучению при помощи любых приемов математической статистики, так как такая группировка осуществляется по интервальной шкале. Проиллюстрируем сказанное на примерах.
Предположим, мы произвели группировку n=600 респондентов по номинальному признаку «род занятий»: работники сельского хозяйства: n1=120 человек (20%); рабочие промышленных предприятий: n2=300 человек (50%); инженерно_технические работники: n3=180 человек (30%). В этом случае «максимальная глубина» математического анализа результата группировки ограничивается вычислением процентной величины. Вычисление среднестатистических величин для таких группировок недопустимо, так как говорить о «среднем роде занятий» – явная бессмыслица.
Процентная величина вычисляется из соотношения: i 100% n n , где n – общее число респондентов, подлежащих группировке; ni – число респондентов в i_й группе1(в нашем примере i изменяется от 1 до 3_х).
Количественные признаки принято делить на непрерывные (возраст, зарплата и др.) и дискретные (число детей в семье, частота посещения кинотеатра и др.) Непрерывные признаки при любом числовом выражении имеют конкретный физический смысл. Например, если мы распределили респондентов по количественному признаку «ежечасный заработок»: 5–10 руб. получают 120 человек, 15–20руб. – 300 человек и 25–30руб. – 180 человек, то утверждение – «среднечасовой заработок в расчете на одного опрошенного составляет 18,5руб.» вполне правомерно и соответствует действительной «физической» градации такого индикатора, как деньги.
Что же касается групп, образованных по дискретному количественному признаку, то для них применение математических операций, соответствующих интервальной шкале, условно и допустимо лишь в рамках межгруппового сравнения.
Связано это с тем, что такие расчеты имеют сугубо познавательную функцию, не неся в себе одновременно конкретного «физического» смысла. Например, осуществим группировку по другому количественному признаку – «число членов семьи»: у 120 опрошенных семьи состоят из двух человек, у 300 – из трех человек и у 180 – из четырех человек. В этом случае также не будет ошибочным утверждение, что «средний размер семьи опрошенных» – 3,1 человека. Однако ясно, что такое число имеет только познавательное значение (например, для сравнения воспроизводства поколений в семьях сельских и городских жителей), но не конкретный физический смысл, который невозможно приписать показателю 0,1 «человека».
Когда респондентов распределяют в группы по двум или более признакам, скажем, выделяют мужчин в возрасте до 30 лет, имеющих высшее образование (три признака – пол, возраст, образование), то говорят о комбинационной группировке. В зависимости от решаемых задач она может быть структурной, типологической и аналитической.
Когда требуется узнать возрастной или квалификационный состав респондентов, применяется структурная группировка по возрастным интервалам или квалификационным разрядам. При структурной группировке респондентов классифицируют по некоторому свойственному всей совокупности объективному признаку.
Если же ставится задача выделить из состава опрошенных группы по признаку «удовлетворенность содержанием труда», то осуществляется типологическая группировка. Типы, как правило, выделяются на основании субъективного признака, измеренного по оценочной шкале, либо на базе нескольких признаков (многомерная группировка). В связи с этим типообразующие признаки чаще всего конструируются самим исследователем (например, «активный – неактивный», «обладающие различным уровнем художественной культуры» и др.).
Группировка, произведенная по двум и более признакам и служащая выявлению их взаимосвязи, называется аналити ческой. Если, скажем, проверяется, имеется ли связь между удовлетворенностью содержанием труда и ростом его производительности, по этим двум признакам необходимо осуществить группировку.
Как явствует из приведенных выше примеров, в результате группировки выделяется не одна, а несколько групп (в соответствии с числом позиций признака группировки). При этом каждой выделенной группе соответствует некоторое число, отражающее ее количественный состав. Ряд чисел, получаемый в результате группировки, называется рядом распределения.
Ряды распределений, отражающие результат группировки респондентов по качественным признакам, называются атрибутивными, а по количественным – вариационными. В соответствии с характером количественных признаков вариационные ряды делятся на дискретные и непрерывные. Последние, как правило, носят интервальный характер. Это значит, что та или иная группа респондентов характеризуется по количественному признаку не одним числом, а числовым интервалом, например, возрастными интервалами: 20–24 года, 25_30 лет и т. д. Это важно учитывать при вычислении среднестатистического показателя.
Выбор интервалов во многом зависит от исследователя и осуществляется в соответствии с задачами исследования Так, изучение вопросов адаптации молодых специалистов на предприятии предполагает в показателе «стаж работы» довольно узкие интервалы (1–3 месяца, 4–6 месяцев, 7–9 месяцев, 1012 месяцев), а изучение отношения к труду в зависимости от стажа работы по профессии – более широкие (1–3 года, 4–5 лет, 6–10 лет). В соответствии с задачами группировки интервалы могут выбираться равные и неравные, с возрастающими и убывающими значениями. Числа, обозначающие интервалы, называются границами.
В приведенных выше примерах рядов распределения интервалы имеют установленные границы. Кроме того, бывают интервалы с неустановленной нижней или верхней границей (например, возраст до 18 лет, 60 лет и старше; стаж работы до трех лет, 5 лет и более и т.д.).
Ряды распределения, помимо числовой, имеют и текстовую характеристику. Отображение данных с сопроводительным объясняющим текстом осуществляется при помощи таблиц.
Оно не является отдельным видом математической операции обобщения первичной социологической информации. Это только форма отображения рядов распределения, преимущество которой в том, что в ней кратко даются пояснения числовых параметров соответствующих групп.
Числовые данные в таблице объясняются заголовками, подлежащим и сказуемым. Заголовки таблиц бывают общие, выступающие в качестве названия таблицы и раскрывающие структуру группировки рассматриваемой совокупности респондентов, либо связь между рядами распределения. Наряду с этим в названии таблицы целесообразно указывать место и время, к которым относятся приводимые сведения, а также общие для всех показателей единицы измерения (проценты, численность респондентов, оценочный индекс, номинал денег и т.д.). Содержание строк и столбцов раскрывается внутренними заголовками: боковыми для строк и верхними для столбцов.
Подлежащим в таблице называется объект (совокупность респондентов), характеристики которого – сказуемое – выражены в таблице в числовом виде.
Рассмотрим далее виды таблиц. Наиболее простая – перечневая таблица, составленная на основании ряда распределения по одному признаку (см. табл. 1).
Таблица 1.
Общий балл по пяти шкалам
   Шкала   Общий балл
1   Экстраверсия   463
2   Уступчивость   444
3   Сознательность   445
4   Эмоциональная стабильность   408
5   Интеллект (открытость опыту)    416
Таблицы, отображающие ряды распределений по двум и более признакам называются комбинационными.
Наряду с табличными в целях наглядности широко применяется графический способ отображения социологических данных. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Полигон используется преимущественно для графического отображения непрерывных рядов распределения, а гистограмма – дискретных. Строятся графики в прямоугольной системе координат, в которой на оси у отмечается общая численность, или доля респондентов (в %) по группам, на оси х – значения, или порядок признака..
Графики всегда пользовались популярностью у статистических аналитиков. Основные правила построения графиков, практически не претерпевшие изменений, были предложены Объединенным комитетом по стандартам графической репрезентации еще в 1915 г.7 Однако последние 30 лет развития аналитических методов характеризуются качественно новым явлением, получившем название графического анализа данных. В отличие от графического представления результатов методы графического анализа данных даже не всегда предполагают возможность какого-то альтернативного представления результатов, например, в виде таблиц. К инструментам графического анализа могут быть отнесены дендрограммы в кластерном анализе, диаграммы многомерного шкалирования и анализа соответствий, графы в анализе социальных сетей, категоризованные (матричные) графики, пространственные «карты», графические структурные модели, специальные виды таких графиков, как «японские свечи» или «лица Чернова». В качестве примеров рассмотрим диаграмму соответствий телевизионных программ целевым аудиториям и граф, отражающий степень близости европейских языков.

Диаграмма соответствий телевизионных программ целевым аудиториям<br>

Рис. 2. Диаграмма соответствий телевизионных программ целевым аудиториям .

Рис. 3. Граф близости европейских языков
На графе близости европейских языков (рис. 3), построенном К.М. Тищенко, чем ближе языки, изображенные кружками, тем больше у них общих корней9. Языковые группы выделены цветами одной гаммы. Композиция графа в значительной мере соответствует расположению стран на карте Европы

3.Какова структура отчета о социологическом исследовании? Сформулируйте основные требования к его составлению
Итоги анализа и интерпретации социологических данных излагаются в документах, имеющих как теоретическое, так и практическое значение. Это :
отчет по итогам исследования,
приложение к отчету и
информационная или аналитическая справка (записка),
содержащие информацию, выводы и рекомендации, в опоре на которые в последующем принимаются управленческие решения. В научно-исследовательском смысле –это банк социологических данных, используемых в будущем в качестве исходной информации при проведении повторных исследований по аналогичной теме, изучении динамики объекта; базовых показателей при вторичном анализе в це:елях поиска ответов на новые вопросы; вспомогательных документов при разработке методического инструментария нового исследования и т.д
Основной документ –отчет по итогам исследования. Его структура соответствует общей логике операционализации ключевых понятий. Но если при операционализации исследователь в своих рассуждениях идет от абстрактного к конкретному путем дедукции, то при подготовке отчета он следует логике индукции, то есть осуществляет постепенное сведение (интеграцию) социологических данных в показатели. Такой переход от частного к общему завершается ответом на основную гипотезу исследования
Общее число разделов в отчете, как правило, соответствует числу гипотез, требующих проверки. В целом же уместно придерживаться следующей структуры отчета:
• глава первая включает краткое обоснование актуальности исследованной проблемы и характеристику исследования (выборка, репрезентативность данных, методы сбора информации и др.);
• в главе второй приводится характеристика объекта исследования по социально_демографическим признакам (пол, возраст, образование и др.);
• третья и последующие главы посвящены проверке гипотез.
В соответствии с характером предмета исследования главы могут разбиваться на разделы (параграфы). Каждая глава и раздел заканчиваются формулировкой максимального числа частных выводов, вытекающих из интерпретации данных, соответствующих тематике главы и раздела
Последняя глава отчета включает общие выводы, а также практические рекомендации. Объем отчета не ограничивается. В зависимости от вида исследования и числа решаемых в ходе него задач он может быть изложен и на нескольких десятках, и на двух-трех сотнях страниц
На основе отчета составляется аналитическая записка, объем которой может быть от 5 до 25 страниц.
Структура записки идентична структуре отчета, однако логика изложения в ней материала как бы «перевернута». Если в отчете при написании главы сначала осуществляются анализ и интерпретация социологических данных, а потом на этой основе делаются выводы, то в справке каждый пункт излагается в форме выводов и рекомендаций (иногда рекомендации могут быть вынесены и в конец справки), а социологические данные приводятся лишь для подтверждения, иллюстрации выводов
Поэтому в аналитической справке таблицы и графики, как правило, не используются, либо используются в ограниченном количестве и в максимально упрощенной форме, а в качестве доказывающих аргументов берутся наиболее общие, усредненные числовые величины
Приложение к отчету содержит все методологические и методические документы исследования (программу, план, инструментарий, инструкции и др.), а также те социологические данные (таблицы, графики, индивидуальные мнения, перечень наименований, адресов и т. д.), которые не вошли в отчет при поиске ответа на основную гипотезу. Эти документы могут быть с успехом использованы при разработке программы нового исследования
Подготовкой названных документов завершается научная реализация цели и функций социологического исследования.

Литература
1.   Гильдингерш М.Г., Поскочинова О.Г., Федорова Н.М. Социологический инструментарий: Учебное пособие.– СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 2009.– 92 с.
2.   Горшков М.К. Шереги Ф.Э. Прикладная социология: Учебное пособие для вузов.– М., 2003. – 312 с.
3.   Ковалевская Е.В. Социология: Учебно-методический комплекс. – М.: Изд. центр ЕАОИ, 2009. – 164 с.
4.   Терещенко О.В., современные тенденции развития статистического анализа данных социологических исследований // Социология , 20010 №10
5.   Толстова Ю.Н. Анализ социологических данных Методология, дескриптивная статистика, изучение связей между номинальными признаками. –М.: Научный мир, 2000.- 352с.

Чтобы полностью ознакомиться с контрольной, скачайте файл!

Внимание!

Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы

Бесплатная оценка

Размер: 104.73K

Скачано: 237

Скачать бесплатно

13.02.13 в 15:13 Автор:

Понравилось? Нажмите на кнопочку ниже. Вам не сложно, а нам приятно).

Чтобы скачать бесплатно Контрольные работы на максимальной скорости, зарегистрируйтесь или авторизуйтесь на сайте.

Важно! Все представленные Контрольные работы для бесплатного скачивания предназначены для составления плана или основы собственных научных трудов.

Друзья! У вас есть уникальная возможность помочь таким же студентам как и вы! Если наш сайт помог вам найти нужную работу, то вы, безусловно, понимаете как добавленная вами работа может облегчить труд другим.

Добавить работу

Если Контрольная работа, по Вашему мнению, плохого качества, или эту работу Вы уже встречали, сообщите об этом нам.

Добавление отзыва к работе

Добавить отзыв могут только зарегистрированные пользователи.

Контрольная работа по социологии вариант 29

Добавление отзыва к работе

Похожие работы