Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


—Ћќ¬ј–№“–”ƒЌџ’“≈–ћ»Ќќ¬ 1 страница




јнкетирование Ч вопросно-ответна€ форма организации текста.

Ѕесповторный отбор (non-repeated selection) Ч отбор по схеме невозвращаемого шара: кажда€ отобранна€ единица не возвращаетс€ в генеральную совокуп≠ность, следовательно, веро€тность попадани€ в выборку оставшихс€ единиц все врем€ мен€етс€.

Ѕиографическое интервью Ч метод сбора данных об истории жизни индивидов; зак≠лючаетс€ в устном рассказе о своей жизни исследователю в процессе интервью и последующем анализе текста путем выстраивани€ биографических эпизодов в определенной последовательности (хронологической, тематической и т.д.).

¬ариаци€ Ч разброс значений; изменение величины признака в статистической совокупности, т.е. прин€тие единицами совокупности разных значений при≠знака. »змер€етс€ системой показателей вариации, к которым относ€тс€: размах вариации, среднее линейное отклонение, среднее квадратическое отклонение, дисперси€, коэффициент вариации.

¬ерификаци€ Ч подтверждение научной теории всем множеством эмпиричес≠ких фактов, которые к ней относ€тс€.

¬еро€тность Ч числова€ характеристика степени возможности по€влени€ како≠го-либо случайного событи€ при тех или иных, могущих повтор€тьс€ нео≠граниченное число раз услови€х.

¬торичные данные Ч информаци€, котора€ уже была кем-то получена и обрабо≠тана. ѕримером служат официальна€ статистика, письма, автобиографии, статьи в журналах и газетах или результаты исследовани€ других социологов.

¬ыборка (sample) Ч группа людей, подобранна€ дл€ исследовани€, репрезенти≠рующа€ тех, кого социолог намерен изучить.

¬ыборка мнений (суждений) (judgment samples) Ч разновидность неверо€тност≠ной выборки, где критерием отбора единиц служит мнение квалифициро≠ванных специалистов (экспертов), которые и вынос€т суждение о том, кого следует включать в состав выборки.

¬ыборочна€ совокупность (sampling population) Ч люди, которыми социолог ин≠тересуетс€ как исследователь и которые реально включены в опрос; синоним термина Ђвыборкаї.

¬ыборочное обследование (наблюдение) (sample observation) Ч в социологии, способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и своем мнении.

¬ыделение факторов (extraction of factors) Ч первоначальный этап факторного анализа; ковариационна€ матрица воспроизводитс€ посредством небольшого числа скрытых факторов или компонент.

√енеральна€ совокупность Ч множество людей, сведени€ о которых стремитс€ получить социолог в своем исследовании.

√ипотезы (hypothesis) Ч научные предположени€, выдвигаемые дл€ объ€сне≠ни€ изучаемых €влений и процессов, которые надо подтвердить или опро-

вергнуть; непротиворечивое множество предположений, относ€щихс€ i распределению генеральных совокупностей или выборок. Ќулева€ гипотез предназначена дл€ определени€ согласованности данных с выдвинутьї предположением. јльтернативна€ гипотеза определ€ет согласованност данных с нулевой гипотезой и опровергает последнюю. –азличают гипоте зы о частоте распределени€, гипотезы о средних величинах и гипотезы < пропорци€х.

√ипотезы о средних (hypothesis about means) Ч гипотезы относительно оценки сред ней величины генеральной совокупности на основе выборочных данных. —о ответствующа€ статистическа€ проверка осуществл€етс€ с помощью Z-крите ри€ либо с помощью /"-критери€ —тьюдента.

√ипотезы о частоте распределени€ (hypothesis about frequency distributions) Ч ги потезы относительного согласи€ между наблюдаемым и ожидаемым рас пределени€ми. ƒл€ определени€ соответстви€ между распределени€ми ис пользуютс€ критерии согласи€.

√лавные компоненты (principal components) Ч линейна€ комбинаци€ наблюдае мых переменных, обладающа€ свойством ортогональности; перва€ главна компонента воспроизводит наибольшую долю дисперсии исходных данных втора€ Ч следующую по величине долю и т.д.

√осударственна€ статистика Ч централизованна€ система сбора и обработк] статистической информации. –уковод€щим организационным центром осуществл€ющим централизованное руководство делом учета и статистики €вл€етс€ √оскомстат –оссии. ¬ субъектах ‘едерации имеютс€ территориаль ные комитеты государственной статистики. Ќизовыми органами государ ственной статистики €вл€ютс€ структурные подразделени€ территориальны комитетов в районах и городах.

√руппировка данных (grouped data) Ч один из основных методов обработки пер вичной статистической информации, представл€ющий собой процесс обра зовани€ групп единиц совокупности, однородных в каком-либо отношении а также имеющих одинаковые или близкие значени€ изучаемого признака

√руппировочные признаки (grouping variables) Ч признаки, принимаемые за ос нову образовани€ групп в процессе статистической группировки. ¬ марке тинговых исследовани€х в основе группировок лежит деление признаков н 2 группы: характеристики потребителей и оценка их отношени€ к товар} –азграничение сегментов обычно требует комбинировани€ этих групп.

ƒанные Ч информаци€, представленна€ в формализованном виде, позвол€ющег передавать или обрабатывать ее при помощи средств вычислительной тех ники.

ƒельфи-метод (the Delphi method) Ч метод экспертных оценок, основанный н предположении, что обобщенна€ оценка экспертов будет иметь наименьшую дисперсию, а медианное значение индивидуальных оценок стремитс€ к фак тическому значению прогнозируемого показател€.

ƒескриптивные исследовани€ (descriptive research) Ч исследовани€, построенны на простом описании изучаемого объекта.

ƒиалоговое интервью Ч форма глубинного интервью, протекающего в форм свободного диалога исследовател€ и исследуемого, в котором оба занимаю одинаково активную позицию и равноправно обмениваютс€ мнени€ми от носительно обсуждаемых проблем.

ƒискриминантна€ функци€ (discriminant function) Ч статистика, служаща€ дл€ построени€ правила классификации объектов по группам.

ƒискриминантами анализ (discriminant analysis) Ч статистический метод, кото≠рый позвол€ет изучать различи€ между двум€ и более объектами по несколь≠ким признакам одновременно.

ƒисперси€ Ч средн€€ из квадратов отклонений значений признака от их сред≠ней величины.

ƒневник (diary) Ч метод исследовани€, при котором респонденты в течение некоторого времени (от недели и дольше) заполн€ют специальные дневни≠ки. ¬ дневниках может фиксироватьс€ информаци€ о просмотре телепрог≠рамм или прослушивании радиостанций и т.п.

ƒоверительна€ веро€тность (confidence level) Ч веро€тность того, что оценивае≠мый параметр в генеральной совокупности будет находитьс€ в установлен≠ном интервале.

«ависимые переменные Ч переменные, на изменение которых вли€ют другие переменные.

«акон больших чисел Ч утверждение, глас€щие, что совокупное действие боль≠шого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих услови€х, к результату, почти не завис€щему от случа€.

«акономерность Ч мера веро€тности наступлени€ какого-то событи€ или €вле≠ни€ либо их взаимосв€зи.

»змерение Ч сравнение объектов по каким-либо сходным свойствам или сторонам.

»ндекс Ч относительна€ величина среднего измерени€ двух состо€ний одного и того же €влени€, состо€щего из совокупности элементов (товаров, услуг, ресурсов и т.п.). ќтчетные данные, оцениваемые с помощью индексов, со≠поставл€ютс€ с базисными данными прошлого периода, нормативами и до≠говорами, данными по другой совокупности или территории. ¬ зависимос≠ти от изучаемой совокупности индексы подраздел€ютс€ на индивидуальные и сводные.

»сследовательские вопросы Ч гипотезы, построенные на основе сформулирован≠ных научных проблем.

»сследовательский проект Ч концептуальный аппарат, процедура сбора и ана≠лиза данных.

»стори€ жизни Чтактика исследовани€, использующа€ биографические данные, а также другие источники. »ндивидуальна€ истори€ жизни может стать ос≠новой и при изучении способов Ђпроживани€ї жизненных событий: индиви≠дуальных кризисов, поворотных моментов биографического пути, социально-исторической ситуации, а также при исследовании жизненного мира лично≠сти в целом. –азные подходы используют историю жизни также при изучении культуры отдельной группы или в антропологическом исследовании.

 абинетные исследовани€ (Desk research) Ч в маркетинге, вторичные исследо≠вани€, т.е. обработка уже существующей информации, котора€ была собра≠на дл€ других обследований, но может быть полезна дл€ нового изучени€.

 ачественное исследование Ч исследование, где результаты получены не путем статистических процедур или другими методами математического подсче≠та, а путем раскрыти€ смысла и интерпретации номинальных ответов, вы-

ражающих субъективную ценность данного предмета с точки зрени€ самой субъекта. ÷ели такого исследовани€ состо€т в понимании и интерпретацш субъективного аспекта социальных процессов.

 ачественные данные Ч это ответы на анкету, протоколы наблюдений и друга записи, отражающие взгл€д на мир тех, кого изучают (представл€ютс€ i письменном виде).

 валификаци€ Ч перевод на уровень количественного измерени€.

 вотна€ выборка (quota sampling) Ч неверо€тностна€ выборка, сконструирован на€ из единиц определенных категорий (квот), которые должны быть пред ставлены в заданных пропорци€х.

 ейс-стади Ч глубинное, детальное исследование одного объекта (фабрики школьного класса, семьи, подростковой группы, села, племени), имеющей четкие временные и пространственные границы. ÷ель Ч изучить его уни кальную структуру, скрытые пружины его функционировани€, совокупност: его взаимосв€зей как системы или динамику его развити€. –езультаты обычн< имеют прикладной характер как рекомендации относительно данного фено мена, а также других объектов, относ€щихс€ к этому же классу и наход€щихс: в сходных услови€х.

 лассификаци€ Ч процесс организации эмпирических данных и приведени€ и: к обобщенным пон€ти€м (категории, классы, субкатегории) дл€ последую щего вы€влени€ формальных св€зей между ними.

 ластерна€ (серийна€) выборка (cluster sampling) Ч один из методов веро€тност ной выборки, при котором сплошному обследованию подвергаютс€ rpynnt (серии, гнезда) единиц, отобранные первоначально в случайном пор€дке —ерийна€ выборка широко используетс€ там, где генеральна€ совокупност состоит из обособленных групп единиц. “ака€ выборка часто производите; внутри уже сложившихс€ территориальных образований (районов, городов кварталов), когда степень однородности выделенных групп не поддаетс€ ре гулировке со стороны исследовател€.

 ластерный анализ (Cluster Analysis) Ч группа технических процедур, исполь зуемых дл€ объединени€ объектов или людей, похожих между собой по двур и более классификационным признакам. ≈го цель состоит в классификаци] объектов или людей по нескольким общим группам так, чтобы те, кто попа ли в одну группу, были похожи друг на друга настолько, насколько это воз можно: все единицы, попавшие в один кластер, должны быть однородны, i существенно отличатьс€ от тех единиц, которые попали в другой кластер.

 лиринг профессиональный Ч оптимальное соотношение работников и рабочи мест; дл€ его достижени€ необходимо знать, что представл€ет собой данньи работник, что он хочет, какие требовани€ к нему предъ€вл€ет рабочее мест* и что может предложить администраци€, отвечающа€ за это место.

 одирование Ч процесс соотнесени€ текстовых данных с более общим пон€ти ем путем присваивани€ им обобщенного короткого названи€ (кода).

 оличественна€ методологи€ Ч идеологи€ научного исследовани€, гипертрофи рующа€ роль статистических и математических методов в социологии.

 оличественные данные Ч данные, отражающие количественные характеристик] изучаемых объектов (представл€ютс€ в статистической форме, т.е. таблии графиков, диаграмм).

 онтролирование репрезентативности Ч сравнение средних генеральной и выбороч ной совокупностей с целью определени€ ошибки выборки и ее уменьшени€.

 оррел€ци€ (correlation) Ч линейна€ зависимость между случайными перемен≠ными, не имеюща€ строго функционального характера, при которой изме≠нение одной из случайных величин приводит к изменению математическо≠го ожидани€ другой.

 оэффициент ассоциации (coefficient of association) Ч оценка степени тесноты св€зи между качественными признаками, каждый из которых представлен в виде альтернативного признака.

 оэффициент вариации (variation) Ч отношение среднего квадратического откло≠нени€ к величине соответствующей ему средней.

 оэффициент коррел€ции (correlation coefficient) Ч числова€ характеристика совме≠стного распределени€ двух случайных величин, выражающа€ их взаимосв€зь. ≈сли коэффициент больше нул€, то при увеличении значений одной из вели≠чин, втора€ имеет тенденцию к увеличению; если меньше нул€ Ч к снижению.

 оэффициент множественной детерминации (multiple determinant coefficient) Ч общий показатель тесноты св€зи всех вход€щих в уравнение регрессии фак≠торов с результативным показателем. ѕредставл€ет собой отношение части вариации результативного признака, объ€сн€емой за счет вариации включен≠ных в уравнение факторов, к общей вариации результативного признака.

 ритерии (tests) Ч в статистике, решающее правило, по которому на основе ре≠зультатов выборки принимаетс€ решение о задаче статистической проверки гипотез.

 ритерии (меры) близости (closeness measures) Ч статистические показатели, используемые дл€ измерени€ сходства объектов и надежности их группиров≠ки. –азличают следующие меры близости (сходства): коэффициенты корре≠л€ции, меры рассто€ни€, коэффициенты ассоциативности, веро€тностные коэффициенты сходства.

 ритерии согласи€ (goodness-of-fit tests) Ч статистические критерии, предназна≠ченные дл€ проверки гипотезы о том, что выборочный р€д наблюдений об≠разует случайную выборку из генеральной совокупности, где общий вид функции распределени€ считаетс€ известным, а параметры распределени€ могут быть известными или неизвестными. Ќаиболее распространенными критери€ми согласи€ €вл€ютс€ критерий ѕирсона и критерий  олмогоро≠ва-—мирнова.

 ритерий ѕирсона (%2) (Pearson's chi-squared test) Ч наиболее распространенный критерий согласи€, предназначенный дл€ проверки гипотезы о том, что слу≠чайна€ выборка извлечена из генеральной совокупности ’с функцией рас≠пределени€ F{X), вид которой считаетс€ известным, а параметры Ч неизве≠стными. »спользуетс€ дл€ определени€ степени согласи€ между наблюдае≠мым и ожидаемым распределени€ми.

 ритерий —тьюдента (/-критерий) Ч критерий, предназначенный дл€ провер≠ки гипотез о средних величинах. »спользуетс€ дл€ малый выборок (€<30).

 ритерий Z (Z-test) Ч статистический критерий дл€ проверки гипотез о сред≠них величинах. »спользуетс€ там, где выборка достаточно больша€ и вз€та из нормальной генеральной совокупности.

Ћинейна€ комбинаци€ (linear combination) Ч сумма, в которую переменные вхо≠д€т с посто€нными весами.

Ћонгитюдное исследование Ч исследование некоторой группы людей через не≠который период времени.

ћаркетинговое исследование (Marketing Research) Ч система поиска, сбора, об≠работки данных, необходимых дл€ решени€ маркетинговых проблем и обес≠печени€ маркетинговой де€тельности на любом ее уровне.

ћаршрутна€ выборка Ч выбор объектов исследовани€ по особой схеме, соглас≠но которой случайным образом мен€ютс€ направлени€ движени€, подъез≠ды, этажи и т.д. ¬ такой схеме город разбиваетс€, к примеру на 20 участ≠ков, в каждом из них случайным образом выбираетс€ начальна€ точка мар≠шрута. ѕосле этого с большим случайным шагом выбираетс€ первый многоэтажный дом, внутри него Ч с небольшим случайным шагом отби≠раютс€ респонденты, но не более 5 человек. ѕосле чего ищут следующий дом, мен€€ маршрут.

ћедиана (median) Ч величина варьирующего признака, дел€ща€ совокупность на две равные части, со значени€ми больше и меньше медианы.

ћетод (в социологии) Ч основной способ сбора, обработки или анализа данных; правила и процедуры, с помощью которых устанавливаетс€ св€зь между фак≠тами, гипотезами и теори€ми.

ћетод мозгового штурма (method of brain storm) Ч метод экспертных оценок, при котором выводы делаютс€ в ходе заседани€ экспертов. ѕоследние раз≠дел€ютс€ на две группы: одна группа вырабатывает идеи, а друга€ Ч их ана≠лизирует.

ћетод наименьших квадратов (least-squares solution) Ч решение, дл€ которого минимизируетс€ сумма квадратов отклонений между наблюдаемыми и пред≠полагаемыми значени€ми; в факторном анализе Ч метод получени€ перво≠начального факторного решени€.

ћетод снежного кома (snowball sampling) Ч способ формировани€ неслучайной выборки, когда предыдущие респонденты называют последующих, как пра≠вило, тех, кого они знают. »спользуетс€ в ситуаци€х (например, в маркетин≠говом исследовании), где ничего неизвестно о генеральной совокупности, к примеру, курильщиков сигарет Ђ ентї.

ћетодика Ч организационный документ, основанный на совокупности мето≠дов, св€занных общностью решаемой задачи. ¬ыполн€ет функцию методи≠ческой инструкции.

ћетодологи€: 1) совокупность исследовательских процедур, техники и методов; 2) система принципов научного исследовани€.

ћетодологи€ анализа социологических данных Ч совокупность принципов, вы≠полнение которых €вл€етс€ необходимым дл€ того, чтобы анализ данных был корректен: отслеживание свойств реальности, моделируемых при изме≠рении; обеспечение органической св€зи всех этапов исследовани€ друг с другом, однородности множества изучаемых объектов и т.д.

ћеханическа€ выборка (systematic sampling) Ч веро€тностный метод выборки, при котором наблюдению подвергаютс€ единицы, наход€щиес€ на равном рассто€нии в определенной последовательности расположени€ единиц гене≠ральной совокупности. ѕри ее проведении следует установить: а) шаг отсчета (т.е. рассто€ние между отбираемыми единицами) как отношение размера со≠вокупности к размеру выборки; б) начало отсчета, т.е. номер той единицы, котора€ должна быть обследована первой.

ћногомерна€ группировка (multi-way grouping) Ч один из приемов образовани€ сходных в определенном смысле групп единиц совокупности, если у каждой единицы изучаетс€ несколько признаков одновременно.

ћногомерна€ средн€€ (multiple grouping) Ч средн€€ величина нескольких при≠знаков дл€ одной единицы совокупности. ѕоскольку нельз€ рассчитать сред≠нюю величину по абсолютным значени€м разных признаков (выраженных в разных единицах измерени€), то многомерна€ средн€€ вычисл€етс€ из от≠носительных величин, как правило, из отношений абсолютных значений признаков дл€ единицы совокупности к средним значени€м этих признаков.

ћода (mode) Ч величина признака, котора€ встречаетс€ в изучаемой совокуп≠ности чаще, чем другие величины данного признака.

Ќаблюдение Ч целенаправленное воспри€тие €влений объективной действи≠тельности.

Ќаблюдение статистическое Ч планомерный, научно организованный сбор дан≠ных о €влени€х и процессах социально-экономической жизни путем регис≠трации по заранее разработанной программе наблюдени€ их существенных признаков. ƒанные наблюдени€ статистического представл€ют собой пер≠вичную статистическую информацию о наблюдаемом объекте, котора€ €в≠л€етс€ основой дл€ получени€ его обобщающих характеристик.

Ќарративное интервью Ч представл€ет собой свободное интервью, рассказ о жиз≠ни без вмешательства со стороны интервьюера, задающего лишь общее на≠правление ожидаемого рассказа. ѕредполагаетс€, что в ходе свободного из≠ложени€ в пам€ти рассказчика ассоциативно всплывают в первую очередь те эпизоды и моменты, которые имеют дл€ него наибольшую субъективную цен≠ность.

Ќеверо€тностные методы выборки (non-probability sampling methods) Ч методы выборочного наблюдени€, которые предусматривают отбор специфических единиц из генеральной совокупности в неслучайном пор€дке. ѕри форми≠ровании выборки здесь не используетс€ теори€ веро€тностей.   неверо€тно≠стным методам выборки относ€тс€ удобна€, квотна€ выборки, выборка снеж≠ного кома и выборка мнений (суждений).

Ќезависимые переменные Ч переменные, на изменение которых не вли€ют дру≠гие переменные.

Ќомографическа€ наука Ч теоретическа€ наука, призванна€ описывать соци≠альные или математические законы. —огласно Ќ.  ондратьеву, она включа≠ет статику, динамику и генетику. ј.ј. „упров полагал, что Ђнаука номогра≠фическа€ стремитс€ схватить то, что есть в €влени€х вечногої.

Ќормальное распределение (normal distribution) Ч непрерывное, симметричное распределение, имеющее форму колокола, в котором средн€€, мода и меди≠ана равны одной и той же величине. 68 % наблюдений попадают в интервал ’+о; около 95 % наблюдений Ч в интервал ’±2а; а 99 % Ч в интервал ’±«о.

ќбработка социологической информации Ч математико-статистическое преобра≠зование данных, которое делает их компактными, пригодными дл€ анализа и интерпретации.

ќбъект исследовани€ Ч в широком смысле носитель той или иной социальной проблемы, в узком Ч люди или объекты, способные дать социологу необхо≠димую информацию.

ќбъем выборки Ч количество единиц выборочной совокупности.

ќснование (основа) выборки (sampling frame) Ч полный и точный перечень еди≠ниц выборочной совокупности, т.е. списка имен респондентов.

ќтносительна€ ошибка выборки (relative sampling error) Ч величина относитель≠ной погрешности, выраженна€ в процентах к средней.

ќшибка выборки (sampling error) Ч отклонение средних характеристик выбороч≠ной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.

ќшибка репрезентативности Ч мера отклонени€ статистической структуры вы≠борки от структуры соответствующей генеральной совокупности.

ѕанель (panel) Ч группа людей, отобранна€ дл€ проведени€ исследовани€. —уть панельного исследовани€ состоит в том, чтобы непрерывно получать в те≠чение некоторого периода времени информацию от каждого респондента. “ак изучаетс€ телевизионна€ и радиоаудитории. »нформаци€ может собирать≠с€ при помощи дневников, а в случае измерени€ телевизионной аудитории при помощи специальных приборов Ч people meter.

ѕаспортичка Ч совокупность демографических, экономических и профессио≠нальных сведений, наход€щихс€ в конце анкеты.

ѕервичные данные Ч информаци€, лично полученна€ социологом в ходе интер≠вью или наблюдени€, прошедша€ известную математическую обработку и выраженна€ в форме таблиц с распределением ответов респондентов.

ѕеременна€ Ч пон€тие в социологии, которое может принимать различные зна≠чени€.

ѕовторный отбор (repeated selection) Ч отбор по схеме возвращенного шара. ѕри этом веро€тность попадани€ каждой отдельной единицы в выборку остает≠с€ посто€нной, так как отобранна€ единица после обследовани€ снова воз≠вращаетс€ в генеральную совокупность и снова может быть выбранной.

ѕоказатели (социальные) Ч качественные и количественные характеристики изучаемых социальных объектов, €влений, процессов, отражающих их струк≠туру или динамику развити€.

ѕолевое исследование (Field research) Ч в социологии, крупномасштабное изу≠чение социальных €влений методом непосредственного наблюдени€ за по≠ведением людей в реальных жизненных ситуаци€х; в маркетинге, первичные исследовани€, т.е. сбор и обработка данных специально дл€ конкретного маркетингового анализа.

ѕолуструктурированное интервью Ч интервью, которое состоит из тематических блоков и содержит перечень об€зательных аспектов, относительно которых должна быть получена информаци€.

ѕредел ошибки выборки (allowable sampling error) Ч величина возможных откло≠нений показателей генеральной совокупности от показателей выборочной совокупности. ѕредельна€ ошибка (ƒ) зависит от средней ошибки выборки (ц) и от величины веро€тности, с которой гарантируетс€ результат выбороч≠ного наблюдени€. ќбычно веро€тность принимаетс€ равной 0,954 или 0,997, которой соответствуют коэффициенты (/), равные 2 или 3. ћежду названны≠ми показател€ми существует взаимосв€зь: ƒ= /и.

ѕредмет исследовани€ Ч те стороны и свойства объекта, которые в наиболее полном виде выражают исследуемую проблему и подлежат изучению.

ѕрикладные исследовани€ Ч маломасштабные и нерепрезентативные исследо≠вани€, призванные изучить конкретную социальную проблему и разработать практические рекомендации дл€ ее решени€.

ѕроверка статистических гипотез (statistical testing) Ч проверка, позвол€юща€ рассчитать веро€тность наступлени€ какого-либо событи€. ¬ыдел€ют следу-

ющие этапы процесса: выдвижение нулевой и альтернативной гипотез; вы≠бор соответствующих статистических критериев; разработка правил прин€≠ти€ решений Ч выбор уровней значимости; расчет величины статистического критери€ и сравнение ее с критической величиной критери€.

ѕрограмма социологического исследовани€ Ч изложение концепции, общей схе≠мы, инструментари€ и рабочего плана всего исследовани€.

ѕроект выборки Ч указание принципов выделени€ из объекта той совокупно≠сти людей (либо иных источников информации), которые впоследствии бу≠дут охвачены опросом.

ѕроцедура Ч последовательность всех операций, обща€ система действий по организации исследовани€.

–азведывательные исследовани€ (intelligence research) Ч исследовани€, направ≠ленные на сбор предварительной информации, котора€ предназначена дл€ определени€ проблем и проверки гипотез.

–азмах вариации (range) Ч один из показателей вариации, характеризующий пределы колеблемости индивидуальных значений признака в статистичес≠кой совокупности. ѕредставл€ет собой разность между наибольшим и наи≠меньшим значени€ми признака в вариационном р€ду.

–азмер выборки (sample size) Ч число единиц, образующих выборочную совокуп≠ность. Ќеобходимый размер (объем) выборки рассчитываетс€ по особым фор≠мулам, различающимс€ в зависимости от способа отбора и метода выборки.

–андомизаци€ (randomization) Ч процедура отбора признаков дл€ исследовани€ (или получени€ сопоставимых групп в эксперименте), когда совокупности и кажда€ комбинаци€ признаков заданного размера имеет равные с другими шансы на попадание в выборку.

–аспределение частот Ч показывает число случаев по€влени€ каждого значени€ признака, который измер€етс€.

–епрезентативность выборки (sample reliability) Ч свойство выборочной совокуп≠ности представл€ть характеристики генеральной. «ависит от объема выбор≠ки: чем больше объем выборки, тем меньше ошибка репрезентативности, точнее данные выборочного наблюдени€.

–еспондент Ч опрашиваемый.

—анитарна€ статистика Ч отрасль социальной статистики, изучающа€ количе≠ственные характеристики состо€ни€ здоровь€ населени€, развити€ системы здравоохранени€, определ€ет степень интенсивности вли€ни€ на них соци≠ально-экономических факторов, а также занимаетс€ приложением статис≠тических методов к обработке и анализу результатов клинических и лабора≠торных исследований.

—еквенции (англ.) Ч в контексте качественных методов понимаетс€ как содер≠жательно-законченные эпизоды, следующие в определенной последователь≠ности друг за другом. явл€ютс€ элементарной единицей анализа биографи -ческого текста и содержат внутренне законченный сюжет. ¬ зависимости от целей исследовани€ могут быть выстроены по темам, по хронологической или причинно-следственной св€зи и т.д.

—истема показателей Ч совокупность взаимосв€занных качественных и количе≠ственных характеристик, отражающих с разных сторон одно €вление, про≠цесс, объект.

—истематические ошибки Ч ошибки при опросе, допускаемые социологом в силу недостаточного профессионализма или незнани€ параметров генеральной совокупности.

—лучайна€ выборка (simple random sampling) Ч веро€тностный метод выборки, при котором отбор производитс€ из всей массы единиц генеральной совокупности без предварительного расчленени€ ее на какие-либо группы, и каждый элемент имеет одинаковую веро€тность попадани€ в выборку (–), которую можно рас≠считать как отношение размера выборки к размеру генеральной совокупности.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-05-07; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 983 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

Ќасто€ща€ ответственность бывает только личной. © ‘азиль »скандер
==> читать все изречени€...

547 - | 475 -


© 2015-2023 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.067 с.