Обобщение и отображение результатов исследования

Характер отображения социологических данных предопределён, прежде всего, формами обобщения первичной информации.

1) Статистическая группировка – позволяет зачислять респондента в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком (или признаками) группировки респондентов, с учетом их социально-демографических признаков, мнений, установок, информированности. Такие группы легче сравнивать и анализировать.

2) Комбинационная группировка – распределение респондентов в группы по двум и более признакам (например, мужчины до 30 лет после ВУЗа). Группировка может быть структурной, типологической и аналитической в зависимости от решаемых задач.

3) Ряды распределений – 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 её количественный состав. Ряды распределения различаются по качественным и количественным признакам. Качественный может также подразделяться на атрибутивный, а количественный – на вариационный, который в свою очередь может делиться на дискретный и непрерывный ряд.

4) Составление таблиц – форма отображения рядов распределения, в которой кратко даются пояснения числовых значений соответствующих групп. Числовые данные в таблице объясняются заголовками, подлежащим и сказуемым. (характеристики респондентов выделены в числовом виде), (объект – совокупность респондентов). Таблицы делятся на Перечневые, которые составлены на основании ряда распределения по одному признаку, и Комбинационные, которые отображают ряды распределений по двум и более признакам.

5) Графики и диаграммы – в целях наглядности широко применяется графический способ отображения социологической информации. Чаще всего он имеет вид полигона или гистограммы. Гистограмма — способ графического представления табличных данных. Полигоном называют ломаную, отрезки которой соединяют определенные точки на осях.

 

6) Вычисление статистических величин

Средняя арифметическая дисперсия – интегральная, обобщенная величина, позволяющая сравнивать между собой не только группы одного ряда распределения, но и сами ряды распределения в том случае, если они строятся по идентичным признакам. Для её вычисления необходимы следующие данные.

 

Простая средняя арифметическая – вычисляется в том случае, если группировка осуществлена по признаку, не имеющему собственных вариаций, и представляет собой сумму значений переменной, разделенную на число значений.

 

 

Для примера рассчитаем среднюю посещаемость занятий в студенческой группе по данным проверок деканата. Данные о посещаемости представлены в таблице.

 

 

Складываем числа в правой колонке – это и есть Х1, Х2….Х10 и делим их на 10 (число проверок – N), мы получим, что средняя посещаемость в группе составила 18,6 – это и есть простое среднее арифметическое.

Среднее может оказаться обманчивым показателем центральной тенденции, если в объеме выборочной совокупности, среди значений интересующей нас переменной, появится какая-то экстремальная величина. Так, например, разберем среднемесячные доходы семей в двух подъездах жилого дома по 10 квартир в каждом подъезде, согласно таблицы.

 

 

Из таблицы мы видим, что доходы идентичны, за исключением дохода одной семьи. Среднедушевой доход семьи жителей 1-го подъезда – 4230 руб.- более, чем вдвое, превышает среднедушевой доход во 2-м подъезде – 2050 руб. Именно расчет среднего дохода в каждом из подъездов создает ошибочное впечатление, что люди в 1-м подъезде вдвое богаче, чем люди во втором подъезде, тогда как в реальности есть лишь одна семья в 1-м подъезде, которая гораздо богаче любой семьи из обоих подъездов. В этом случае медиана будет лучшим показателем центральной тенденции, нежели среднее. Медиана – это категория, к которой принадлежит серединное наблюдение. Медианный подход даст для обоих подъездов одинаковый результат: 2100 руб. – довольно близкий к среднему значению по 2-му подъезду. Если среднее и медиана не сходны по своему значению, можно сделать вывод, что на значение среднего влияют одно или несколько экстремальных значений измеряемой переменной.

 

Вычисление средней арифметической величины для переменных, значения которых измеряются не однозначно определенными числами. А изменяются вдоль непрерывного ряда значений, имеет свои особенности. Здесь рассчитывается не среднее арифметическое, а средневзвешенное или точнее взвешенная средняя арифметическая.

Предположим, что нам требуется вычислить средний возраст опрошенных респондентов согласно таблицы:

Вначале мы должны определить середину каждого интервала; это делается путем вычисления простого среднего, т.е. сумма крайних значений делится пополам. Затем необходимо умножить это значение на число респондентов соответствующего возраста, сложить полученные произведения и разделить на общий объем выборки.

 

Разделив полученную сумму на 457, мы получим средний возраст в 42,6 года. Таким образом, формула для средневзвешенного значения выглядит аналогично вышеизложенной, только с учетом того, что Хi здесь относится к середине интервала.

 

 

Чтобы измерить степень равномерности или неравномерности распределения той или иной интересующей исследователя характеристики опрашиваемых используется формула вычисления разброса значений признака, это и есть Д исперсия. Она представляет собой сумму квадратов отклонений от среднего, разделенную на число наблюдений, и характеризует разброс значений переменной.

 

 

Далее проводится многомерный анализ социологической информации – это ряд логических и графических методов, используемых для работы с совокупностью признаков, характеризующих объект социологического исследования. Затем идет интерпретация полученных данных, т.е. всестороннее и правильное объяснение, именуемое в социологии интерпретацией, далее – прогнозирование социальных процессов, и в конце подготавливается отчет о результатах исследования в виде информационной записки, аналитической записки и научного отчета о научно-исследовательской работе.