Логический анализ основных понятий 2 страница

180

Социологическая анкета — объединенная единым исследова­тельским замыслом система вопросов, направленных на выявле­ние количественных и качественных характеристик объекта иссле­дования. Составление анкеты — дело сложное, трудоемкое, тре­бующее наличия определенных профессиональных навыков. Только соблюдая определенные требования при ее составлении, можно получать объективные данные.

Проектируя методическое обеспечение программы исследова­ния, социолог должен учитывать следующие обстоятельства.

1.  Оперативность и экономичность исследования не должны обеспечиваться в ущерб качеству данных. Это главное требование, соблюдение которого характеризует профессиональное мастерство.

2. Ни один метод не является универсальным, но имеет свои, четко очерченные познавательные возможности.

3. Не существует вообще «хороших» и «плохих» методов, есть методы, адекватные и неадекватные исследовательским задачам. Выбрать надежный метод — значит логически обосновать его со­ответствие поставленной задаче.

4. Надежность метода обеспечивается не только его обоснован­ностью, но и соблюдением правил его применения.

5. Адекватность и надежность метода проверяется в пробном (пилотажном) исследовании.

6. Каждый метод при его испытании в пробном исследовании ведет себя по-своему, поэтому требует специальных правил апро-бации.

3.3.4. Методы обработки и анализа данных

В этом разделе указывается способ обработки эмпирической информации (ручной или машинный); содержание работы по под-готовке информации к обработке (контроль качества заполнения анкет, ручная кодировка ответов на открытые вопросы, редакция анкет, контроль на логическую непротиворечивость и т.п.); объем подготовительной работы и примерные затраты на ее выполнение.

 

Данные — первичная информация, полученная в результате социологичес-

кого исследования; ответы респондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения и т.п.

Собранные в эмпирическом исследовании факты получили в социологии название данных. Понятия «социологические данные" и «эмпирические данные» в учебниках и словарях, как правило,

181

специально не определяются и обычно считаются синонимами. Такого рода понятия считаются чем-то само собой разумеющим­ся, привычным, знакомым для каждого профессионального соци­олога. Эмпирические данные появляются только на определенном этапе — после проведения полевого обследования (массового сбора информации на объектах).

С социологическими данными можно производить следующие операции: 1) подготавливать их для обработки; шифровать, коди­ровать и т.д.; 2) обрабатывать (вручную или с помощью компью­тера); табулировать, рассчитывать многомерные распределения признаков, классифицировать и т.д.; 3) анализировать; 4) интер­претировать.

Этап анализа данных — комплекс процедур, составляющих ста­дии преобразования данных. В качестве основных выделяются: этап подготовки к сбору и анализу информации; оперативный этап первичной обработки данных, проверки надежности информации, формирования описательных данных, их интерпретации; резуль­тирующий этап обобщения данных анализа и реализации приклад­ной функции. На каждом этапе решаются относительно самосто­ятельные задачи. Вместе с тем ход анализа в исследовании отли­чается достаточно высокой гибкостью. Наряду с общей и установленной последовательностью этапов складываются опре­деленная цикличность и итеративность ряда процедур, возникает необходимость возврата к прежним этапам. Так, в ходе интерпре­тации полученных показателей и проверки гипотез для уточнения (объяснения) формируются новые подмассивы данных, изменя­ются или строятся новые гипотезы и показатели. Соответствен­но, представленные в схемах этапы и процедуры анализа задают лишь общее направление цикла анализа данных.

Анализ данных представляет собою своеобразную «вершину» всей процедуры социологического исследования, ее результатом, ради которого все, собственно, и проделывается. Методы анализа данных описываются в соответствии с разрабатываемой методи­кой сбора информации. Указываются такие универсальные про­цедуры анализа, как получение первичных (линейных) распреде­лений ответов на вопросы анкеты; двойные (парные) связи меж­ду изучаемыми признаками (переменными); коэффициенты связи, которые будут получены на ЭВМ.

Анализ данных — основной вид работ социологического иссле­дования, направленный на выявление устойчивых, существенных свойств, тенденции изучаемого объекта; включает выделение и расчет показателей, обоснование и доказательство гипотез, пост­роение выводов исследования. На его основе поддерживается ло-

182

гическая стройность, последовательность, обоснованность всех процедур исследования.

Основное назначение анализа данных: зафиксировать инфор­мацию об изучаемом объекте в виде признаков, определить ее надежность, выработать объективные и субъективно-оценочные характеристики и показатели исследуемого процесса, обосновать и проверить гипотезы, обобщить результаты исследования, уста­новить направления и формы их практического применения.

Основные нормативные требования: руководящая роль теоре­тических требований, методологических принципов; концептуаль­ная взаимосвязь всех этапов анализа с программой исследования;. обеспечение полноты, надежности информации и продедур дос-товерности результатов исследования; систематизация, сжатие и более полное выражение информации за счет использования на всех этапах анализа логических, математико-статистических и информационных методов, эффективных процедур, современных технических средств; итеративность процесса анализа, повышение уровня обоснованности информации на каждом следующем эта­пе исследования; всемерное использование компетенции специ-алистов, развитие творческой инициативы исполнителей.

Программа анализа данных является составной частью про-граммы социологического исследования. Ее ведущие задачи: оп­ределение вида и состава необходимой информации, определение способов, средств ее регистрации, измерения, обработки и пре-образования, обеспечение надежности данных, определение форм| интерпретации, обобщение данных, установление способов прак-тического применения результатов исследования.

Измерение — это приписывание, согласно определенным пра-вилам, числовых значений объектам, их признакам в виде эмпи-рических индикаторов и математических символов. С его помо-щью дается количественная и качественная оценка свойств, при-знаков объекта. Оно может быть рассмотрено как построение математической модели определенной эмпирической системы. Процедура измерения включает три основных этапа: выделение измеряемых величин из всего набора возможных величин, харак-* теризующих объект; нахождение эталона; соотнесение эталона с измеряемой величиной и получение соответствующей числовой характеристики.

Важным инструментом измерения выступают в социологии из-мерительные шкалы. Измерительная шкала — основной инстру-мент социального измерения, в качестве эталона служит средством фиксации той или иной совокупности значений, интересующих исследователя. Шкала устанавливает определенную последователь-

183

ность индикаторов. Она является средством анализа статистичес­кого материала. В ходе измерения с ее помощью качественно раз­нородные данные приводятся к сопоставимым количественным показателям. В зависимости от характера измеряемых признаков и задач их анализа используются различные шкалы: номинальная (для классификации объектов, их признаков), порядковая (для сравнения интенсивности проявления признака по возрастанию и убыванию), интервальная (для анализа интенсивности свойств объектов, выраженных величинами, разбитыми на равные интер­валы), шкала отношений (для отражения отношений пропорции).

Организационный план исследования

Организационный план описывает распределение во времени выполнения этапов и отдельных процедур исследования. Он стро­ится по схеме, традиционной для любого плана работы, включа­ющего содержание выполняемых видов работ, исполнителей и сроки выполнения. В плане исследования социолог указывает лишь наиболее крупные разделы.

Организационная работа в целом состоит из следующих этапов:

♦ организация отношений с заказчиками и соисполнителями исследования: а) оформление договоров и соглашений; б) обеспе­чение доступности источников информации (документов, наблю­даемых ситуаций, респондентов); в) обеспечение организацион­ных условий для проведения полевого исследования (время, по­мещение, условия, оргтехника);

♦ финансовое и кадровое обеспечение исследования;

♦ тиражирование методического инструментария;

♦ проведение пробного исследования;

♦ проведение основного исследования;

♦ обработка результатов исследования;

♦ интерпретация эмпирических данных и проверка рабочих гипотез исследования;

♦ обоснование теоретических выводов исследования;

♦ разработка практических рекомендаций;

♦ обсуждение с заказчиками результатов и практических ре­комендаций;

♦ внедрение практических рекомендаций и (или) контроль за их внедрением;

♦ оценка эффективности внедрения практических рекомендаций. Таким образом, в методическую часть программы социологи­ческого исследования входят три важных компонента, по отно-

184

шению к которым другие элементы занимают второстепенное место:

♦ Методы выборки.

♦ Методы сбора данных.

♦ Методы анализа данных.

В программе обязательно надо давать характеристику методов и приемов сбора первичной информации (анкетного опроса, ин­тервью, анализа документов, наблюдения), описать логическую структуру применяемого методического инструментария, из ко­торой видно, на выявление каких характеристик, свойств предмета исследования направлен тот или иной блок вопросов; порядок расположения вопросов в инструментарии. Сам инструментарий прилагается к программе в качестве самостоятельного документа. Иногда сюда включают логические схемы обработки собранной информации, показывающие предполагаемый диапазон и глуби­ну анализа данных.

Обработка социологической информации — математико-стати-стическое преобразование данных, которое делает их компактны­ми, пригодными для анализа и интерпретации.

Когда мы приступаем к построению программы социологичес-кого исследования, то самым сложным и важным делом, предоп-ределяющим общий успех, является, пожалуй, создание теорети-ческой модели предмета исследования (ТМПИ).

3.4. Научный отчет

После завершения анализа данных результаты оформляются в итоговые документы исследования. По форме и назначению раз-личают три основных вида итоговых документов: 1) отчет; 2) на-учные публикации; 3) публикации в средствах массовой инфор-мации. Научный отчет адресован заказчику, научная статья — спе-циалистам, а публикация в прессе — широкой публике.

Объем научного отчета в фундаментальном исследовании очень большой, а его структура повторяет в основных чертах програм­му исследования.

Объем заключительного отчета в прикладном исследовании, в частности маркетинговом, обычно меньше, так как не включает теоретико-методологический раздел. Его структура также прибли-жается к структуре программы прикладного исследования. Тот и другой наряду с полной формой имеют еще краткую. Краткая форма отчета о фундаментальном исследовании состоит из 22—24 страниц. Краткий вариант прикладного отчета не превышает 10 страниц.

185

Структура, объем и содержание научного отчета ориентирова­ны на своего потребителя — профессиональных коллег в первом случае и менеджеров компании заказчика во втором. Коллег боль­ше интересует описание методики исследования, используемых понятий, способ их операционализации, репрезентативность дан­ных и иные атрибуты академического исследования. Ничего та­кого администрации компании не нужно. Главное для них — про­стой и ясный язык изложения, четкость и практическая эффек­тивность рекомендаций.

Свой научный отчет академический ученый сдает руководству своего института (факультета) либо представителям научного фон­да, от которого получен грант на исследование. Прикладник же отправляет свои документы непосредственно заказчику — адми­нистрации области или частной компании.

Если научный отчет адресован заказчику, то научная статья — специалистам, а публикация в прессе — широкой публике. Поло­жение преподавателя зависит от качества и количества читаемых лекций, спецкурсов, семинаров, выступлений на научных конфе­ренциях, числа защищенных диссертантов.

Материальное благополучие прикладника определяется тем, насколько удачным показался его отчет заказчику. Даже если ис­следование проведено недостаточно хорошо, некоторые его огре­хи можно прикрыть прекрасно выполненным отчетом.

Судьба академического ученого прежде всего зависит от ко­личества и качества научных публикаций. Ими определяются статус и социальный ранг специалиста, авторитет и уважение в профессиональном сообществе. На основе опубликованных данных решается основной вопрос — о научной новизне и при­оритете.

Какой бы ни была судьба научного отчета, он является глав­ным итоговым документом, включающим всю содержательную информацию, полученную в результате исследования.

Структурно заключительный отчет делится на три части: ввод­ную, основную и заключительную.

Вводная часть включает титульный лист, договор на проведе­ние исследования, меморандум, оглавление, перечень иллюстра­ций и аннотацию.

Введение ориентирует читателя на ознакомление с результата­ми отчета. Оно содержит описание общей цели отчета и целей исследования, актуальности его проведения.

Основная часть отчета состоит из введения, характеристики методологии исследования, обсуждения полученных результатов, констатации ограничений, а также выводов и рекомендаций.

186

В методологическом разделе описываются: кто или что явилось объектом исследования, используемые методы. В конце приводят­ся выводы и рекомендации. Выводы основываются на результа­тах проведенного исследования. Рекомендации представляют со­бой предположения относительно того, какие следует предпринять действия исходя из изложенных выводов.

В заключительной части приводятся приложения, содержащие дополнительную информацию, необходимую для более глубоко­го осмысления полученных результатов. Приводятся ссылки на авторов и источники использованных методов.

Кроме полного обзора необходимо представить еще и краткий обзор, который считается наиболее важной частью отчета. Мно­гие заказчики читают только его. Другие прочитают больше, но даже они будут использовать краткий отчет в качестве руковод­ства к практическим действиям. Он представляет собой не выжим­ку из полного отчета, где все положения излагаются в сжатой форме, не краткое изложение сути существенных результатов и заключений. Успешный краткий отчет акцентирует внимание на всех важных моментах основной части отчета. Надлежащим об­разом написанный, он экономит время занятых руководителей без ущерба для качества.

 

Глава 4. АНАЛИЗ ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ¹

Собранные в эмпирическом исследовании факты получили в социологии название данных. Данные — первичная информация, полученная в результате социологического исследования; ответы респондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения в т.п. Данные можно также определить как совокупность значений пе­ременных, приписанных единицам исследования — объектам (лю­дям, вещам, учреждениям).

Понятия «социологические данные» и «эмпирические дан­ные» в учебниках и словарях, как правило, специально не оп­ределяются и обычно считаются синонимами. Такого рода по­нятия считаются чем-то само собой разумеющимся, привыч­ным, знакомым для каждого профессионального социолога. Эмпирические данные появляются только на определенном этапе — после проведения полевого обследования (массового сбора информации на объектах), они содержатся в заполнен­ных анкетах, протоколах наблюдения, опросных листах, блан­ках интервью. В узком смысле слова термин «данные» отно­сится только к данным из регистрационных документов (анкет, бланков интервью, протоколов наблюдения и т.п.). В качестве данных выступают как обработанные, так и не обработанные на компьютере результаты исследования. Обработкой социо­логической информации называют математико-статистическое преобразование данных, которое делает их компактными, при­годными для анализа и интерпретации. С социологическими данными можно производить следующие операции: 1) подго­тавливать их для обработки; шифровать, кодировать и т.д.; 2) обрабатывать (вручную или с помощью компьютера); табу­лировать, рассчитывать многомерные распределения призна-

188

ков, классифицировать и т.д.; 3) анализировать и 4) интерпре­тировать².

4.1. Общие принципы анализа данных

Анализ данных представляет собою своеобразную «вершину» всей процедуры социологического исследования, ее результат, ради которого все собственно и проделывается. Этому этапу ис­следования посвящен огромный пласт специальной литературы³. Может возникнуть вопрос — зачем же нужна еще одна работа, что в ней можно сказать нового, такого, что еще не было сказано дру­гими авторами? Дело в том, что абсолютное большинство работ на эту тему, написанных на достаточно высоком теоретическом уровне, предназначены главным образом для специалистов. И даже специальные учебники и учебные пособия адресованы прежде всего студентам социологических специальностей.

Между тем сегодня все чаще прикладные социологические исследования становятся инструментом профессиональной дея­тельности маркетологов, финансистов, политологов, журналистов и др. Поэтому мы и поставили перед собой задачу максимально краткого изложения основных методов социологического анали­за на достаточно элементарном уровне — для непрофессиональных социологов и студентов несоциологических специальностей.

По мнению известного российского социолога В.А. Ядова, «анализ собранной информации — самый увлекательный этап ис­следования»⁴. Вероятно, это действительно так, поскольку анализ представляет собою своеобразный «венец» длительной, кропотли­вой работы, именно здесь исследователь может определенно вы­яснить, насколько верными оказались выдвинутые им в самом начале рабочие гипотезы.

Само слово «анализ»⁵ имеет ряд значений, однако практически всегда оно связано с расчленением исследуемого объекта на отдель-

189

ные элементы. Такая операция нередко бывает сопряжена с ситуа­цией, когда «за деревьями не видят леса». Другими словами, излиш­нее сосредоточение внимания на отдельном элементе может при­вести к утрате понимания связи его с другими элементами объек­та, когда мы перестаем понимать значение изучения объекта в целом. Поэтому в ходе аналитической работы не следует забывать, что итогом научного исследования должно стать сведеуние частных выводов, полученных в результате изучения отдельных элементов, в единое целое. Анализ неразрывно связан с синтезом.

Ю. Толстова указывает на существование не менее четырех различных (хотя и связанных между собою) смыслов понятия «анализ данных» в социологии: 1) совокупность действий, со­вершаемых в процессе изучения полученных эмпирических дан­ных, для того чтобы сформировать представление о характерис­тиках изучаемого явления; 2) процесс изучения статистических данных с помощью неких приемов, математических методов и моделей с целью более удобного и наглядного их представления, что позволяет наиболее обоснованно интерпретировать изучаемое явление; 3) понятие, тождественное прикладной статистике; 4) та­кие процедуры «свертывания» информации, которые не допуска­ют формального алгоритмического подхода⁶.

Перспектива изучения эмпирических методов исследования со­циальных явлений иногда представляется студентам пугающей. Некоторых людей с «гуманитарным» складом ума этот этап оттал­кивает тем, что он включает в себя работу с числами (вычисления­ми) и статистику. Однако нельзя не видеть того, что достаточно глубокое знание самых разнообразных процессов, протекающих в обществе (включая политические явления, поведение покупателей и продавцов на рынках, изменение систем норм и ценностей), не­возможно без базового знания статистики и использования ее в анализе и описании исследований. Впрочем, те методы обработки и математические процедуры, которые мы намереваемся описать здесь, достаточно элементарны, это всего лишь первое приближе­ние для строгой и дисциплинированной аргументации.

Вообще говоря, аналитическая работа, по сути, начинается с этапа разработки программы исследования. Одним из разделов технико-методической части программы является «Логическая схема обработки и анализа данных»⁷. Она представляет собою

190

краткое описание алгоритма действий исследователя в процессе математической и логической обработки полученной базы данных, своеобразный «маршрут» процедуры обработки. Это и в самом деле похоже на прокладку по карте маршрута движения перед тем, как пуститься в путь. Вы можете проводить обработку данных само- стоятельно, но даже если расчеты будет проводить кто-то другой (например, математик, оператор, лаборант), а на вас лежат толь-ко задачи анализа результатов, вам, как социологу-исследовате­лю, необходимо подготовить ему грамотное техническое задание -алгоритм операций. Если вы производите обработку данных на компьютере (например, с помощью пакета SPSS), то более или менее подробная логическая схема анализа будет включать в себя перечень команд в той последовательности, в которой вы будете задавать их компьютеру.

При этом нужно помнить, что достоверность и качество резуль-татов статистической обработки в немалой степени зависят от того, насколько аккуратно и тщательно проделана работа по фор-мированию базы данных (так называемая «набивка»). Вниматель-ность, точность и быстрота — вот основные качества, требуемые от оператора при вводе первичной социологической информации.

Довольно полезной предварительной работой, предшествую-щей обработке данных, может оказаться составление так называ-емого словаря переменных. Это таблица, где сведены переменные данного исследования с указанием всех возможных значений, которые может принимать каждая из них, с соответствующими кодами, а также номеров тех позиций, которые занимает данная переменная в матрице базы данных. В табл. 4.1 можно увидеть пример такого словаря переменных.

Прежде чем перейти к описанию конкретных методов обработ-ки и анализа данных, следует кратко остановиться на общих прин-ципах, служащих основанием для любого анализа. Сущность про-цесса обработки первичной информации состоит в ее обобщении. Собранная в ходе полевого этапа первичная социологическая ин-формация представляет собою массив «сырых» данных (например, пачку заполненных анкет). Эта информация не структурирована, она недоступна обозрению и не поддается непосредственному изучению. Поэтому самым первым шагом, который предстоит сделать в направлении анализа, является ее упорядочивание, уп-лотнение и компактное описание. Этот процесс осуществляется с помощью статистической группировки данных.

191

Таблица 4.1 Словарь переменных для исследования представлений о богатстве (фрагмент)

Номер переменной	Переменная	Варианты значений	Номер позиций
V1	Самоидентификация себя и своей семьи с категорией богатых людей	0 — нет ответа определенно да в принципе да пожалуй, нет определенно нет затрудняются ответить	1
V2	Установка на достижение богатства какцель	0 —нет ответа обязательно вероятно,да если получится, то не против им этого не надо не знают, не думали	2
V84	Партии, предлагающие надежный путь к благосостоянию	0 — нет ответа Аграрная Партия России КПРФ ЛДПР Наш Дом Россия Новая Сила Отечество Правое дело Россия молодая Союз справедливости и труда Трудовая Россия Честь и Родина Яблоко Другие Никакие	84-85
V85	Пол	0 — нет ответа мужской женский	86

Метод группировки заключается в том, что обследуемая сово­купность расчленяется на однородные группы (т.е. отдельные еди­ницы которых обладают общим для всех признаком). Группиров­ки по количественным или качественным признакам имеют свои специфические особенности. В случае группировки по количе­ственным признакам (возраст, стаж работы, размер дохода) весь диапазон изменения переменной разбивают на определенные ин­тервалы с последующим подсчетом числа единиц, входящих в каждый из них. При группировке по качественным признакам Должна быть предусмотрена возможность отнесения каждой из единиц анализа к одной из выделенных градаций. Причем делать это необходимо однозначным образом с тем, чтобы суммарное число единиц анализа, отнесенных ко всем градациям, было бы в

192

точности равно общей численности изучаемой совокупности (по­этому наряду с вариантами ответов типа «не знаю», «затрудняюсь ответить», в словаре переменных всегда предусматривается вари­ант «нет ответа», кодируемый обычно нулем).

Другой важной процедурой упорядочения данных, предшеству­ющей собственно анализу, выступает типологизация. Этим поня­тием обозначают «обобщение признаков социальных явлений на основе идеальной теоретической модели и по теоретически обо­снованным критериям»⁹. В качестве примера типологизации мы могли бы привести наше исследование, посвященное выявлению содержательного аспекта политической стратификации российс­кого общества 1990-х гг. В этом исследовании мы выделяли та­кие типы политической ориентации, как «демократы», «западни­ки», «прагматики», «коммунисты», «национал-патриоты» и «тота­литаристы»¹⁰.

При обработке данных нужно помнить, что, во-первых, мате­матический аппарат, используемый в эмпирической и приклад­ной социологии, зачастую предлагает для выявления связи меж­ду явлениями, а также ее направления и силы довольно большое число специализированных процедур, многие из которых выгля­дят весьма сложно и громоздко. Выбор их для конкретного иссле­дования зависит как от задач (формулируемых гипотезой), так и от уровня подготовки исследователя. Однако необходимо отме-тить, что во многих случаях изощренный математический aппа-рат, превращающийся из средства в некую самоцель, может ли-шить выводы четкости и «прозрачности». Практика проведения исследований показывает, что можно провести достаточно убеди-тельный анализ социологических данных, используя не слишком широкий набор вычислительных средств. Не следует забывать,что главное в статистическом анализе — это прежде всего поиск со-| циологического смысла, заключенного в полученных в результате расчета таблицах, диаграммах и индексах.

Во-вторых, социологический анализ предназначен для дости-жения конкретных, заранее намеченных целей, установления свя-зей между различными социальными явлениями, сформулирован-ных в виде рабочих гипотез. Почти всегда мы должны заранее знать, чего мы хотим, чего ищем, на какие вопросы желаем по-лучить ответ. Конечно, возможны и случайные открытия, но вряд

193

ли стоит на них рассчитывать. Таким образом, успех анализа в огромной степени зависит от подготовительного периода и во многом закладывается на этапе разработки программы.

4.2. Анализ одномерных распределений

Главная цель эмпирических наблюдений состоит в том, чтобы проверить гипотезы об интересующих нас общественных явлени­ях или закономерностях в поведении людей. Однако перед тем как исследователи начинают проверять свои гипотезы, они обычно бросают предварительный общий взгляд на свои данные и пыта­ются резюмировать или описать их по каждой из переменных. При резюмировании измерений одной переменной используется так называемая описательная статистика. Соответствующие такому анализу таблицы называют линейными^ ' или одномерными распре­делениями.

В курсе математической статистики можно познакомиться с не­которыми примерами анализа одномерных данных и описательной статистики. Например, средний оценочный балл группы — это опи­сательная статистика, которая описывает и суммирует экзаменаци­онные ведомости как отражение курса оценок. Если мы вычертим график того, как изменяется со временем коэффициент безработи­цы в данном регионе, то это позволит увидеть, возрастает он или падает — это и будет анализ одномерных данных, где в качестве пред­мета описательной статистики выступает коэффициент безработицы. Таким образом, описательные статистические данные — это не что иное, как способы математического суммирования многочисленных наблюдений в ясной и осмысленной форме.

Обычно для обобщенного описания того, что является наибо­лее характерным для наблюдаемых нами явлений, используют два основных типа анализа: 1) измерение центральной тенденции (т.е. выявление того, какие из значений переменных встречаются в линейных распределениях наиболее часто, а значит, определяют общую или центральную закономерность); 2) измерение разброса или дисперсии (т.е. показывает, насколько плотно или слабо рас­пределяются все зафиксированные значения данной переменной вокруг наиболее общего, среднего или центрального значения). При обработке эмпирических данных и анализе полученных ре­зультатов мы должны, разумеется, принимать во внимание шка- 194