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

 

 

 

 


—труктура ≥ функц≥њ соц≥олог≥њ €к науки 4 страница




” горизонтальних р€дках зазначають тих, хто обираЇ, у вертикальних Ч кого обирають.  ≥льк≥сть р€дк≥в в≥дпов≥даЇ к≥лькост≥ член≥в колективу. ѕриклад соц≥оматриц≥, заповненоњ результатами непараметрич-ного соц≥ометричного опитуванн€ групи ≥з п'€ти ос≥б за дихотомним критер≥Їм (Ђ+ї означаЇ позитивний виб≥р; ЂЧї Ч в≥дхиленн€; Ђ0ї Ч нехтуванн€, в≥дсутн≥сть вибору). —амовиб≥р не передбачавс€, тому у в≥дпов≥дних кл≥тинках проставлено ЂXї).
Ќав≥ть в≥зуальний анал≥з соц≥оматриц≥ багато що може дати дл€ розум≥нн€ взаЇмин у груп≥: €к ≥ кого групи обирають, кого част≥ше за ≥нших обирають, а кого в≥дхил€ють.
«ручним дл€ анал≥зу соц≥ометричноњ ≥нформац≥њ Ї граф≥чний метод. ¬≥зуальне зображенн€ взаЇмин у колектив≥, ви€влених на основ≥ вибору, називають соц≥о-грамою. ѕри побудов≥ соц≥ограм найчаст≥ше використовують таку символ≥ку:
>~ ј Ч позитивний виб≥р члена групи ј.
>- ј Ч в≥дхиленн€ (негативний виб≥р) чле
на групи ј.
ј -* >- ¬ Ч позитивний взаЇмовиб≥р.
ј-<Ч >~¬ Ч взаЇмно негативний зв'€зок.
≤снуЇ багато р≥зних вид≥в граф≥чних структур соц≥ограм. ќдну з найпрост≥ших подано у схем≥ 22.
—оц≥ограма в≥дкриваЇ досл≥дников≥ особливост≥ стосунк≥в у колектив≥, висв≥тлюЇ його л≥дер≥в ≥ тих, хто

—хема 22. —труктура соц≥ограми
перебуваЇ в ≥зол€ц≥њ. « наведеноњ соц≥ограми в≥дносин симпат≥й та антипат≥й (у груп≥ з шести ос≥б) можна 'д≥йти висновку, що ј Ч л≥дер колективу, створюючи разом з Ѕ ≥ ¬ його €дро. ≈ ≥ ƒ перебувають у взаЇмн≥й непри€зн≥, √ Ч ≥зольований елемент, н≥ з ким ≥з член≥в колективу не контактуЇ.
–езультати соц≥ометричного опитуванн€ у к≥льк≥сн≥й форм≥ можна також виразити за допомогою обчисленн€ соц≥ометричних ≥ндекс≥в.
—оц≥ометричний ≥ндекс Ч число обрань певного виду, под≥лене на загальну к≥льк≥сть можливих обрань цього ж виду.
≤снують персональн≥ (в≥дображають ≥ндив≥дуальн≥ соц≥ально-психолог≥чн≥ властивост≥ особистост≥, €к≥ ви€вл€ютьс€ щодо член≥в групи) та групов≥ (характеризують групу загалом) соц≥ометричн≥ ≥ндекси.
—еред персональних ≥ндекс≥в найчаст≥ше використовують соц≥ометричний статус. ѕозитивний статус ≥ндив≥да обчислюють за такою формулою:
де ≥ Ч ≥ндив≥д соц≥ометричний, статус €кого визначаЇтьс€, N Ч число ≥ндив≥д≥в у досл≥джуваному колектив≥. ѕрикладом одного з групових соц≥ометричних ≥ндекс≥в Ї ≥ндекс взаЇмност≥, €кий вим≥рюЇ згуртован≥сть колективу, ви€вл€ючи к≥льк≥сть взаЇмних позитивних зв'€зк≥в ≥ обчислюЇтьс€ за формулою:
 ≥льк≥сть взаЇмних позитивних зв'€зк≥в «агальна к≥льк≥сть можливих позитивних зв'€зк≥в
—оц≥ометрична техн≥ка допомагаЇ проникнути у невидим≥ на соц≥альному р≥вн≥, але завжди ≥снуюч≥ групов≥ структури м≥жособист≥сних стосунк≥в з метою њх вивченн€ або перебудови. ќсобливо над≥йн≥ дан≥ надаЇ соц≥ометричний метод у поЇднанн≥ з ≥ншими методами досл≥дженн€. —каж≥мо, формуванн€ косм≥чних ек≥паж≥в, творчих, досл≥дницьких груп, а в окремих випадках ≥ малих виробничих колектив≥в, часто неможливе без проведенн€ попередн≥х соц≥о-метричних опитувань.
ќднак жоден з метод≥в опитуванн€ не можна вважати ун≥версальним. ѕеред вибором њх передус≥м з'€совують, €кий метод найкраще в≥дпов≥даЇ програмним ц≥л€м досл≥дженн€.

јнал≥з документ≥в ≥ спостереженн€ в соц≥олог≥њ

јнал≥з документ≥в:
пон€тт€, види, особливост≥ застосуванн€
јнал≥з документ≥в Ї досить поширеним у практиц≥ проведенн€ соц≥олог≥чних досл≥джень, оск≥льки у документах м≥ститьс€ значна к≥льк≥сть ≥нформац≥њ щодо матер≥ального ≥ духовного житт€ сусп≥льства. ¬они в≥ддзеркалюють процеси та €вища, що в≥дбуваютьс€ €к у сусп≥льств≥ загалом, так ≥ в окремих прошарках, характеризують д≥€льн≥сть окремих ≥ндив≥д≥в ≥ великих сп≥льнот. —оц≥ологи у своњх досл≥дженн€х використовують р≥зноман≥тн≥ документи Ч державн≥ та ур€дов≥ акти, статистичн≥ зб≥рники ≥ матер≥али перепис≥в, в≥домчу документац≥ю, художн≥ твори ≥ науков≥ публ≥кац≥њ, пресу, листи населенн€ тощо. њх анал≥з допомагаЇ досл≥дников≥:
Ч сформулювати проблему, об'Їкт, предмет, ц≥л≥, завданн€ ≥ г≥потези досл≥дженн€;
Ч пор≥вн€ти отриман≥ п≥д час досл≥дженн€ емп≥ричн≥ дан≥ з показниками ≥нших соц≥олог≥чних досл≥джень;
Ч отримати ≥нформац≥ю дл€ вир≥шенн€ досл≥джуваноњ проблеми або поглибити њњ анал≥з;
Ч скласти характеристику соц≥альних процес≥в, €к≥ в≥дбуваютьс€ на соц≥етальному, груповому, ≥ндив≥дуальному р≥вн€х, ви€вити тенденц≥њ та розробити прогнози щодо њх подальшого розвитку;
Ч здобути ≥нформац≥ю про д≥€льн≥сть головних соц≥альних ≥нститут≥в сусп≥льства Ч с≥м'њ, осв≥ти, засоб≥в масовоњ ≥нформац≥њ тощо;
Ч вивчити громадську думку ≥ соц≥альне самопочутт€ населенн€ загалом та окремих його прошарк≥в.
ƒокумент Ч зас≥б закр≥пленн€ встановленим способом за допомогою спец≥ального нос≥€ ≥нформац≥њ факт≥в, €вищ, процес≥в об'Їктивноњ реальност≥ та розумовоњ д≥€льност≥ людини.
÷€ ≥нформац≥€ може ф≥ксуватис€ за допомогою букв, цифр, стенограф≥чних або ≥нших знак≥в ≥ символ≥в, малюнк≥в, фотограф≥й, звукозапис≥в тощо. ≤снуЇ к≥лька п≥дстав дл€ класиф≥кац≥њ документ≥в: зас≥б ф≥ксац≥њ, авторство, ступ≥нь персон≥ф≥кац≥њ, виконанн€ певноњ функц≥њ, зм≥ст, ступ≥нь наближенн€ до ≥нформац≥њ тощо.
¬ажливе значенн€ дл€ соц≥олог≥чного анал≥зу мають оф≥ц≥йн≥ документи, €к≥ в≥ддзеркалюють реальн≥ сусп≥льн≥ зв'€зки ≥ висв≥тлюють колективн≥ думки щодо певних пол≥тичних, соц≥ально-економ≥чних €вищ, под≥й, процес≥в. √оловне њх призначенн€ Ч ≥нформувати про стан справ в основних сферах життЇд≥€льност≥ сусп≥льства та регулювати в≥дносини м≥ж окремими ≥ндив≥дами, групами, сп≥льнотами, соц≥альними ≥нститутами тощо. јнал≥з оф≥ц≥йних документ≥в широко використовують у соц≥олог≥њ пол≥тики, громадськоњ думки, права, прац≥, медицини, молод≥ тощо.
—татистичн≥ документи здеб≥льшого м≥ст€ть певн≥ узагальненн€ щодо найважлив≥ших показник≥в функц≥онуванн€ соц≥уму, окремих його частин. ¬они можуть бути предметом самост≥йного анал≥зу, оск≥льки дають змогу досл≥дити певний процес або €вище в динам≥ц≥, з'€сувати њх тенденц≥њ, доповнити характеристику досл≥джуваного €вища, збагатити њњ ≥сторичним контекстом. —татистичн≥ дан≥ спри€ють окресленню концептуальних рамок, реал≥зац≥њ конкретного досл≥дницького проекту. ј щодо обл≥ку населенн€, характеристик його життЇд≥€льност≥ (реЇстрац≥€ шлюб≥в, розлучень, народжуваност≥, смертност≥, м≥грац≥њ, умови ≥ р≥вень житт€), вони складають основу дл€ оптимальноњ виб≥рки у соц≥олог≥чному досл≥дженн≥.
” п≥знанн≥ соц≥альних реал≥й, особливо на м≥крор≥-вн≥, суттЇвим Ї вивченн€ неоф≥ц≥йних документ≥в, €к≥ Ї важливим джерелом в≥домостей про особливост≥ сусп≥льноњ св≥домост≥, громадськоњ думки, ц≥нностей та установок, мотив≥в повед≥нки особистост≥. ¬они збагачують ≥нформац≥Їю щодо њх моб≥льност≥, соц≥ал≥зац≥њ, ≥ндив≥дуал≥зац≥њ, адаптац≥њ, задоволеност≥ р≥зноман≥тними сферами житт€ тощо, а також чинник≥в, що впливають на њх розвиток. —оц≥ологи нер≥дко у своњх досл≥дницьких пошуках зосереджувалис€ на особистих документах. “ак, на початку XX ст. в≥домий американський соц≥олог ”≥ль€м-јйзек “омас (1863Ч 1947) ≥ в≥домий польський вчений ‘лор≥ан-¬≥тольд «нанецький (1882Ч1958) досл≥дили особист≥ документи польських ем≥грант≥в (листуванн€ сел€н-ем≥грант≥в з родичами, що залишилис€ у ѕольщ≥; арх≥ви ем≥грантських газет; матер≥али церковних параф≥й, земельних товариств, благод≥йних ≥ судових орган≥зац≥й; ун≥кальну автоб≥ограф≥ю одного з сел€н, €ка мала до 300 стор≥нок) дл€ того, щоб описати њх становище у ™вроп≥ та јмериц≥.
ƒокументальн≥ джерела м≥ст€ть ун≥кальну ≥ р≥зно-4 ман≥тну ≥нформац≥ю про соц≥альн≥ €вища та процеси. “ому дуже важливо знайти адекватн≥ методи, €к≥ б дали змогу отримати цю ≥нформац≥ю з достатньою над≥йн≥стю, €к≥сно ≥нтерпретувати зм≥ст документ≥в в≥дпов≥дно до мети ≥ завдань досл≥дженн€.
ќптимальний виб≥р методу анал≥зу документ≥в передбачаЇ дотриманн€ таких вимог:
Ч визначенн€ виду, форми документа, €кий п≥дл€гаЇ анал≥зов≥ п≥д час досл≥дженн€;
Ч з'€суванн€ загальноњ ситуац≥њ на момент створенн€ документа, обставин його виникненн€, ≥сторичного ≥ соц≥ального контексту;
Ч в≥дмежуванн€ опис≥в, певних под≥й в≥д њх оц≥нок;
Ч встановленн€ над≥йност≥ документа, його зв'€зку з предметом досл≥дженн€;
Ч доб≥р найб≥льш адекватного методу отриманн€ первинних даних та њх анал≥зу;
Ч визнанн€ того, що оф≥ц≥йн≥ документи над≥йн≥
ш≥ за неоф≥ц≥йн≥, особист≥ Ч за безособов≥, первинн≥ Ч за вторинн≥.
ћетоди анал≥зу документальних джерел под≥л€ють на неформал≥зован≥ (традиц≥йн≥), €к≥ належать до €к≥сних метод≥в, та формал≥зован≥, €к≥ належать до €к≥сно-к≥льк≥сних метод≥в анал≥зу документ≥в.
Ќеформал≥зований (традиц≥йний) метод анал≥зу документ≥в. ѕередбачаЇ тлумаченн€ документ≥в (найчаст≥ше ун≥кальних, к≥льк≥сть €ких незначна), з'€суванн€ основних думок та ≥дей конкретного тексту через усв≥домленн€, ≥нтерпретац≥ю, узагальненн€ зм≥сту та лог≥чне обірунтуванн€ певних висновк≥в. “иповим прикладом неформал≥зованого (традиц≥йного) анал≥зу документ≥в Ї вивченн€ наукових публ≥кац≥й та зв≥т≥в щодо певноњ проблеми.
ѕ≥д час його впровадженн€ досл≥дник за допомогою анал≥тичних операц≥й повинен з'€сувати:
1. ўо €вл€Ї собою документ, €кий його ≥сторичний, соц≥ально-пол≥тичний контекст?
2. як≥ чинники спри€ли його по€в≥?
3. ’то його автор, ≥ з €кою метою в≥н створив документ (за текстом завжди сто€ть конкретн≥ люди з≥ своњми ≥нтересами, потребами, що завжди знаходить в≥дображенн€ у зм≥ст≥ документа)?
4. Ќаск≥льки над≥йний документ?
5. яка достов≥рн≥сть заф≥ксованих у ньому даних, правдив≥сть висв≥тленн€ факт≥в, зм≥сту под≥њ, €вища, процесу тощо?
6. яка сусп≥льна д≥€, громадський резонанс документа?
7. яку оц≥нку можна дати лог≥чним, мовним ≥ стильовим особливост€м документа?
«астосуванн€ неформал≥зованого (традиц≥йного) методу анал≥зу документ≥в передбачаЇ висуванн€ певних г≥потез, вивченн€ сутност≥ досл≥джуваного матер≥алу. ¬елике значенн€ при цьому в≥д≥грають €к об'Їктивн≥ чинники (волод≥нн€ навичками арх≥во- ≥ джерелознавства, ознайомленн€ з досв≥дом ≥ традиц≥€ми застосуванн€ цього методу в ≥сторичн≥й, психолог≥чн≥й, юридичн≥й науках, об≥знан≥сть щодо системи збер≥ганн€ документ≥в, правил користуванн€ арх≥вними фондами тощо), так ≥ суб'Їктивн≥ (≥нтуњц≥€ досл≥дника, критичне ставленн€ до документа, вм≥нн€ лог≥чно анал≥зувати текст ≥ умови його по€ви, узагальнювати ≥ складати висновки).
÷ей метод анал≥зу документ≥в маЇ й певн≥ недол≥ки, €к≥ передус≥м пов'€зан≥ з потенц≥йною можлив≥стю по€ви суб'Їктивних зм≥щень у сприйн€тт≥ та ≥нтерпретац≥њ тексту, що виникають через р≥зноман≥тн≥ причини Ч психолог≥чн≥ особливост≥ досл≥дника, його в≥ков≥, статев≥ та нац≥ональн≥ ознаки, стан його ф≥зичного та псих≥чного здоров'€ тощо. —уттЇвими Ї й к≥льк≥сн≥ обмеженн€ цього методу, оск≥льки його застосуванн€ можливе лише за анал≥зу незначного числа документ≥в. “ому в соц≥олог≥њ пор€д з неформал≥зованим (традиц≥йним) методом анал≥зу документ≥в широко використовують формал≥зований метод анал≥зу документ≥в.
‘ормал≥зований метод анал≥зу документ≥в, або контент-анал≥з. ÷е метод €к≥сно-к≥льк≥сного анал≥зу документ≥в. —утн≥сть його пол€гаЇ в алгоритм≥зованому виокремленн≥ в текст≥ певних елемент≥в зм≥сту зг≥дно з метою та завданн€ми досл≥дженн€, класиф≥кац≥њ виокремлених елемент≥в в≥дпов≥дно до концептуальноњ схеми, њх п≥драхунку ≥ к≥льк≥сного представленн€ результат≥в. «авд€ки цьому, по-перше, вдаЇтьс€ уникнути суб'Їктив≥зму у вивченн≥ соц≥альноњ реальност≥, а по-друге, анал≥зувати, систематизувати ≥ узагальнювати значн≥ масиви документ≥в.
 онтент-анал≥з ірунтуЇтьс€ на одноман≥тних стандартизованих правилах пошуку, обл≥ку, обробки та обчисленн€ к≥льк≥сних показник≥в, характерних дл€ досл≥джуваного тексту. …ого використанн€ передбачаЇ розгл€д зм≥сту тексту €к сукупност≥ пов≥домлень, под≥й, оц≥нок, м≥жособист≥сних стосунк≥в, соц≥альних проблем, об'Їднаних за допомогою Їдиноњ концепц≥њ у певну ц≥л≥сн≥сть. ’оча формально контент-анал≥з ≥ спр€мований на вивченн€ тексту, головною його метою Ї досл≥дженн€ в≥ддзеркаленоњ в ньому соц≥альноњ реальност≥.
ѕотенц≥йними об'Їктами контент-анал≥зу можуть бути р≥зноман≥тн≥ документальн≥ джерела, €к≥ м≥ст€ть текст: книги, пер≥одичн≥ виданн€, промови, ур€дов≥ постанови, матер≥али нарад, програми, листи тощо. …ого використанн€ Ї доц≥льним, €кщо потр≥бен високий ступ≥нь точност≥, об'Їктивност≥ анал≥зу матер≥алу або €кщо цей матер≥ал значний за обс€гом ≥ не систематизований. ≈фективний в≥н ≥ в тих випадках, коли €к≥сн≥ характеристики, що њх вивчаЇ досл≥дник, ф≥гурують у досл≥джуваних документах з певною частотою. Ѕез нього не обход€тьс€ п≥д час досл≥дженн€ мовних особливостей джерел ≥нформац≥њ.
«астосуванн€ контент-анал≥зу потребуЇ пор€д з традиц≥йними процедурами дл€ вс≥х метод≥в досл≥дженн€ (розробка програми досл≥дженн€: визначенн€ проблеми, об'Їкта, предмета, мети, завдань досл≥дженн€, формуванн€ г≥потез; формуванн€ виб≥рковоњ сукупност≥; виб≥р типу виб≥рки; проведенн€ необх≥дних розрахунк≥в тощо), використанн€ спец≥альних прийом≥в, техн≥ки. ћетодика контент-анал≥зу передбачаЇ насамперед визначенн€ категор≥й анал≥зу, €к≥ повинн≥ бути адекватно в≥дображеними у зм≥ст≥

 

“аблиц€ 6
 ласиф≥кац≥€ вид≥в документ≥в

досл≥джуваного документа (категор≥€ анал≥зу Ч це загальн≥ш≥, ключов≥ пон€тт€, €к≥ в≥дпов≥дають досл≥дницьким завданн€м). ¬они повинн≥ визначати теоретичн≥ пон€тт€ досл≥дженн€, мати в≥дпов≥дн≥ ознаки (смислов≥ одиниц≥) у текст≥, можливост≥ дл€ однор≥дноњ реЇстрац≥њ прикмет.
ѕ≥сл€ визначенн€ категор≥њ анал≥зу, њх ≥нтерпретац≥њ, побудови теоретичноњ схеми досл≥дженн€ настаЇ процедура Ђнакладанн€ї згаданоњ схеми на конкретний текст. “обто в≥дбуваЇтьс€ пошук дл€ вс≥х категор≥й анал≥зу адекватних вислов≥в у мов≥ досл≥джуваних документ≥в. “ак≥ вислови Ї одиниц€ми анал≥зу (смисловими одиниц€ми). ƒо них належать:
1. ќкрем≥ слова, словосполученн€, терм≥ни. Ќаприклад, економ≥чн≥ пон€тт€: ринок, зайн€т≥сть, приватизац≥€, управл≥нн€ тощо; пол≥тичн≥: демократ≥€, референдум, вибори, влада тощо; моральн≥, правов≥ пон€тт€: закон, соц≥альн≥ в≥дхиленн€, норми, ц≥нност≥ тощо; соц≥альн≥: соц≥альний захист, соц≥альне самопочутт€, б≥дн≥сть тощо.
2. “еми, пов≥домленн€, висловлен≥ у смислових образах, статт€х, частинах тексту, €к≥ забезпечують повн≥шу характеристику зм≥сту документа, н≥ж попередн≥ одиниц≥ анал≥зу. “ак, теми, в €ких розгл€даютьс€ м≥жнародне становище ”крањни, перех≥д до ринкових
в≥дносин, боротьба з≥ злочинн≥стю, спос≥б житт€ та здоров'€ нац≥њ, њњ окремих сп≥льнот, осв≥та, спорт, с≥мейн≥ стосунки тощо, надають багатий матер≥ал дл€ анал≥зу ≥ подальших висновк≥в в≥дносно реальноњ соц≥альноњ ситуац≥њ, що склалас€ в ”крањн≥ та окремих њњ рег≥онах.
3. ѕр≥звища ≥сторичних д≥€ч≥в, пол≥тик≥в, видатних учених ≥ д≥€ч≥в мистецтва, представник≥в р≥зноман≥тних соц≥альних сп≥льнот, що Ї певним узагальненим типом д≥€ча, €кому притаманн≥ певн≥ соц≥альн≥ риси. њх анал≥з даЇ досл≥днику важливу ≥нформац≥ю про досл≥джувану ≥сторичну епоху, дом≥нуванн€ конкретних пол≥тичних, соц≥ально-економ≥чних ≥дей, впливу певних д≥€ч≥в на формуванн€ громадськоњ думки тощо. ƒо ц≥Їњ групи можна також в≥днести згадуванн€ орган≥зац≥й, заклад≥в, ≥нших соц≥альних ≥нститут≥в.
4. —удженн€, зак≥нчена думка, лог≥чний ланцюг. ÷е найб≥льш складн≥ одиниц≥ анал≥зу, оск≥льки мають великий ступ≥нь конструктивност≥. ѓх структура Ї б≥льш диференц≥йованою, н≥ж в ≥нших одиниц€х анал≥зу, ≥ м≥стить к≥лька елемент≥в.
” б≥льшост≥ контент-анал≥тичних досл≥джень застосовують к≥лька одиниць анал≥зу. ¬изначивши одиницю анал≥зу, необх≥дно обрати й одиницю п≥драхунку. Ќайчаст≥ше в соц≥олог≥чних досл≥дженн€ використовують так≥ загальн≥ одиниц≥ п≥драхунку:
1. —истема п≥драхунку Ђчас Ч прост≥рї. ” даному раз≥ за одиницю п≥драхунку беруть к≥льк≥сть зображень (знак≥в, квадратних сантиметр≥в площ≥ та ≥н.). ƒл€ анал≥зу ≥нформац≥њ рад≥о, телебаченн€ за одиницю п≥драхунку беруть тривал≥сть висв≥тлюванн€ под≥й.
2. Ќа€вн≥сть ознак у текст≥. «а такоњ системи п≥драхунку визначають на€вн≥сть ознак (вид≥в) певноњ характеристики зм≥сту в кожн≥й частин≥, на €к≥ под≥лений текст.
3. „астота по€ви одиниць п≥драхунку.
ѕроведенн€ контент-анал≥зу потребуЇ попередньоњ п≥дготовки досл≥дницьких документ≥в. ќбов'€зковими серед них Ї: класиф≥катор контент-анал≥зу, кодувальна картка, бланк контент-анал≥зу та ≥нструкц≥€ кодувальнику, каталог (список) проанал≥зованих документ≥в.  ласиф≥катор контент-анал≥зу Ч загальна таблиц€, €ка м≥стить список категор≥й ≥ п≥дкатегор≥й, присвоЇн≥ њм коди та одиниц≥ анал≥зу.
ћожна провести аналог≥ю м≥ж класиф≥катором та анкетою, де категор≥њ анал≥зу виступають у рол≥ запитань, а одиниц≥ анал≥зу Ч у рол≥ в≥дпов≥дей на них.
 одувальна картка Ч документ, €кий м≥стить спец≥альн≥ таблиц≥ дл€ реЇстрац≥њ одиниць анал≥зу.
Ѕланк контент-анал≥зу Ч методичний документ, в €кому заф≥ксован≥ результати збору документальноњ ≥нформац≥њ у зм≥стов≥й або закодован≥й форм≥.
≤нструкц≥€ кодувальнику Ч документ, €кий м≥стить загальну характеристику документ≥в, використаних €к джерело ≥нформац≥њ, принципи њх в≥дбору дл€ анал≥зу, опис одиниць анал≥зу ≥ п≥драхунку.
ƒо нењ належать правила кодуванн€, обірунтуванн€ можливих труднощ≥в, ≥нколи Ч терм≥нолог≥чний словник категор≥й анал≥зу.
” досл≥дженн€х великих текстових масив≥в передбачаЇтьс€ розробка виб≥рки. ћасив документ≥в, об'Їднаних загальною ознакою, Ї генеральною сукупн≥стю, що п≥дл€гаЇ анал≥зу. ƒл€ формуванн€ виб≥рковоњ сукупност≥ використовують випадковий в≥дб≥р. «астосуванн€ ц≥леспр€мованого типу виб≥рки виключаЇтьс€ у зв'€зку з в≥дсутн≥стю даних про розпод≥л досл≥джуваних ознак у генеральн≥й сукупност≥ документ≥в.
—оц≥олог≥чне спостереженн€ €к метод збору первинноњ соц≥альноњ ≥нформац≥њ
—постереженн€ €к. один з найважлив≥ших чинник≥в людського ≥снуванн€ допомагало перв≥сн≥й людини вижити за неспри€тливих умов, спри€ло ѓѓ ф≥зичному та розумовому розвитку, створило передумови дл€ по€ви та подальшого розвитку техн≥ки, науки, мистецтва тощо. —учасна людина пост≥йно спостер≥гаЇ те, що в≥дбуваЇтьс€ навкруги, запам'€товуЇ, анал≥зуЇ та по€снюЇ побачене. “обто спостереженн€ Ї нев≥д'Їмним елементом сучасного людського житт€, зм≥ст €кого пол€гаЇ у безперервному зв'€зку ≥з навколишн≥м середовищем. ¬одночас спостереженн€ Ч це один з найпоширен≥ших метод≥в, €кий застосовуЇтьс€ в досл≥дженн€х багатьох наукових напр€м≥в Ч техн≥чних, природознавчих, гуман≥тарних Ч з метою отриманн€ ≥нформац≥њ про певн≥ факти, €вища, процеси, притаманн≥ жив≥й ≥ нежив≥й природ≥.
—оц≥олог≥чне спостереженн€ Ч метод збору науковоњ ≥нформац≥њ, сутн≥сть €кого пол€гаЇ в безпосередн≥й реЇстрац≥њ факт≥в, €вищ, процес≥в, що в≥дбуваютьс€ у соц≥альн≥й реальност≥.
ƒл€ соц≥олог≥чного спостереженн€ характерними Ї систематичн≥сть, планом≥рн≥сть, ц≥леспр€мован≥сть. Ќайважлив≥шою його перевагою перед ≥ншими соц≥олог≥чними методами Ї синхронн≥сть з досл≥джуваним €вищем, процесом. ÷е даЇ змогу безпосередньо вивчати повед≥нку людей за конкретних умов у реальному часовому простор≥ (Ђсаме теї, Ђсаме тутї, Ђсаме заразї). «а допомогою соц≥олог≥чного спостереженн€ вивчають д≥€льн≥сть окремих людей, статичн≥ ≥ динам≥чн≥ процеси, що в≥дбуваютьс€ у соц≥альн≥й груп≥, сп≥льнот≥. ѕроцедура його передбачаЇ здобутт€ де-тальнсњ, первинноњ ≥нформац≥њ, оск≥льки дан≥ спостереженн€ повн≥ше в≥ддзеркалюють живу соц≥альну реальн≥сть.
ћетод спостереженн€ ефективно застосовують у досл≥дженн€х повед≥нки окремих ≥ндив≥д≥в, соц≥альних груп, сп≥льнот у р≥зноман≥тних сферах Ч на виробництв≥ (реакц≥€ трудового колективу на умови, орган≥зац≥ю прац≥, ставленн€ до ≥снуючоњ системи оплати прац≥, стосунки роб≥тник≥в з кер≥вництвом, конфл≥ктн≥ ситуац≥њ тощо), навчанн≥ (повед≥нка учн≥в, студент≥в на зан€тт€х, њх п≥дготовлен≥сть до зан€ть, ≥нтерес до матер≥алу, що викладаЇтьс€, стосунки м≥ж ними ≥ викладачем, згуртован≥сть учн≥вськоњ, студентськоњ групи тощо), громадському житт≥ (участь населенн€ у р≥зних формах сусп≥льно-пол≥тичноњ д≥€льност≥ Ч зборах, м≥тингах, демонстрац≥€х, страйках тощо), дозв≥лл≥ (зм≥ст ≥ структура в≥льного часу, реальн≥ та бажан≥ види дозв≥лл€, ≥нтереси, потреби та ≥нфраструктура в≥льного часу тощо).
¬икористанн€ методу спостереженн€ ефективне у таких випадках:
1. ” процес≥ отриманн€ попередньоњ ≥нформац≥њ, не обх≥дноњ дл€ уточненн€ напр€м≥в запланованого досл≥дженн€, оск≥льки профес≥йно проведене спостереженн€ надаЇ досл≥днику нов≥ характеристики досл≥джуваного об'Їкта, допомагаЇ зв≥льнитис€ в≥д традиц≥йного п≥дходу до вир≥шенн€ соц≥альноњ проблеми.
2. ƒл€ отриманн€ ≥люстративних даних, €к≥ суттЇво доповнюють статистичний анал≥з даних, одержаних за допомогою масового опитуванн€.
3. «а умови, що саме спостереженн€ Ї найпридатн≥шим, найефективн≥шим методом дос€гненн€ ц≥лей досл≥дженн€, перев≥рки вироблених г≥потез.
«агалом соц≥олог≥чне досл≥дженн€, в €кому застосовують спостереженн€, планують ≥ провод€ть у так≥й сам≥й посл≥довност≥, €к ≥ ≥нш≥ досл≥дженн€, включаючи етапи, процедури щодо програмного забезпеченн€ й розробки ≥нструментар≥ю.  онкретн≥ зм≥ст ≥ спр€мован≥сть кожного етапу п≥дготовки та проведенн€ досл≥дженн€ залежать в≥д особливостей досл≥джуваноњ проблеми та самого методу спостереженн€.
ѕлануючи використанн€ цього методу, звертають увагу на його сутн≥сн≥ характеристики, €к≥ одночасно Ї його перевагами, оск≥льки спостереженн€:
Ч наводить характеристику об'Їкта спостереженн€: к≥льк≥сть ос≥б, що беруть участь у досл≥джуван≥й ситуац≥њ, соц≥ально-демограф≥чна структура групи, особливост≥ стосунк≥в, розпод≥л у н≥й тощо;
Ч описуЇ м≥сце проведенн€ спостереженн€, типову повед≥нку член≥в групи, а також в≥дхиленн€ у н≥й;
Ч встановлюЇ мету д≥€льност≥ групи, а також сп≥вв≥дношенн€ загальноњ мети з ц≥л€ми учасник≥в групи; Ч описуЇ соц≥ально-психолог≥чний кл≥мат у груп≥, соц≥альну повед≥нку, мотиви ≥ стимули д≥€льност≥ њњ учасник≥в;
Ч встановлюЇ частоту ≥ тривал≥сть елемент≥в досл≥джуваноњ ситуац≥њ, њх повторюван≥сть, ун≥кальн≥сть, типов≥сть ≥ на ц≥й п≥дстав≥ складаЇ висновки щодо випадковост≥ чи законом≥рност≥ соц≥альноњ ситуац≥њ, €ка п≥дл€гаЇ досл≥дженню.
¬одночас спостереженню властив≥ певн≥ об'Їктивн≥ та суб'Їктивн≥ недол≥ки. ƒо об'Їктивних недол≥к≥в спостереженн€ належать обмежен≥сть, локальн≥сть висновк≥в стосовно досл≥джуваноњ соц≥альноњ ситуац≥њ, що ускладнюЇ узагальненн€ отриманих даних, поширенн€ њх на велик≥ масиви. Ќер≥дко буваЇ складно, а то й неможливо повторно зареЇструвати один ≥ той самий соц≥альний об'Їкт, оск≥льки на нього весь час впливають р≥зноман≥тн≥ соц≥альн≥ чинники, €к≥ зм≥нюють його, додають йому ≥нших ознак.
√рупа суб'Їктивних недол≥к≥в зумовлена т≥сним зв'€зком спостер≥гача з об'Їктами спостереженн€, оск≥льки в≥н спостер≥гаЇ факти, под≥њ, €вища ≥ процеси, притаманн≥ сусп≥льству, до €кого належить сам.  р≥м того, спостер≥гач маЇ певний св≥тогл€д, соц≥альний статус, ≥нтереси, що позначаЇтьс€ на сприйн€тт≥, розум≥нн≥, оц≥нц≥ спостережуваних €вищ, процес≥в д≥йсност≥ й в≥дпов≥дно на його висновках щодо побаченого.
ѕевну роль в≥д≥грають емоц≥йн≥сть, попередн≥ установки спостер≥гача щодо досл≥джуваноњ ситуац≥њ. якщо в≥н ще до спостереженн€ маЇ певн≥ думки, м≥ркуванн€ про об'Їкт досл≥дженн€ (вони можуть бути позитивн≥ або негативн≥), це може суттЇво вплинути на процедуру спостереженн€, знизити об'Їктивн≥сть отриманих даних. «ниженн€ об'Їктивност≥ ≥нформац≥њ можливе, €кщо об'Їкти досл≥дженн€, знаючи, що за ними ведетьс€ спостереженн€, ≥стотно зм≥нюють характер своњх д≥й, повод€тьс€ нетрадиц≥йно. Ќа результати спостереженн€ впливають настр≥й, здоров'€ спостер≥гача, ≥нш≥ ситуативн≥ чинники, €к≥ дуже важко передбачити ≥ врахувати.
¬иди спостереженн€ класиф≥кують, спираючись на р≥зн≥ п≥дстави.
«а ступенем формал≥зац≥њ вид≥л€ють структуроване ≥ неструктуроване спостереженн€. —труктуроване спостереженн€ застосовуЇтьс€ тод≥, коли досл≥дник маЇ достатньо ≥нформац≥њ щодо об'Їкта досл≥дженн€ ≥ може заздалег≥дь виокремити вс≥ важлив≥ елементи досл≥джуваноњ ситуац≥њ, розробити ч≥ткий план, спец≥альн≥ документи дл€ реЇстрац≥њ факт≥в, под≥й, €вищ, процес≥в, надати ч≥тк≥ ≥нструкц≥њ спостер≥гачам. Ќеструктуроване спостереженн€ не передбачаЇ ч≥ткого плану д≥й спостер≥гача, а лише визначенн€ загальних рис ситуац≥њ. Ќайчаст≥ше його застосовують у пошукових та розв≥дувальних досл≥дженн€х.
«а м≥сцем проведенн€ вид≥л€ють польове та лабораторне спостереженн€. ѕольове спостереженн€ застосовують у реальн≥й життЇв≥й ситуац≥њ, використовуючи робоче прим≥щенн€ або прим≥щенн€ дл€ збор≥в, аудитор≥ю тощо. Ћабораторне спостереженн€ передбачаЇ, що умови його проведенн€ визначаЇ ≥ створюЇ досл≥дник. „асто його провод€ть з використанн€м допом≥жних техн≥чних засоб≥в Ч фотоапарат≥в, магн≥тофон≥в, в≥деомагн≥тофон≥в, к≥нокамер тощо.
«а ступенем участ≥ спостер≥гача в досл≥джуван≥й ситуац≥њ розр≥зн€ють невключене ≥ включене спостереженн€. «а невключеного спостереженн€ досл≥дник перебуваЇ поза процесом чи €вищем, €к≥ вивчаЇ, будучи стосовно них зовн≥шн≥м спостер≥гачем. “аким Ї спостереженн€ за масовими процесами (зборами, демонстрац≥€ми, м≥тингами), коли спостер≥гач перебуваЇ на достатн≥й в≥дстан≥ в≥д об'Їкта спостереженн€, щоб заф≥ксувати весь переб≥г процесу, а також спостереженн€, мета €кого Ч описати ситуац≥ю в певн≥й соц≥альн≥й груп≥, наприклад соц≥ально-психолог≥чну атмосферу в студентськ≥й груп≥. «а включеного спостереженн€ досл≥дник певною м≥рою Ї учасником досл≥джуваного процесу. —туп≥нь такоњ включеност≥ може мати досить широкий д≥апазон: в≥д пасивного спостереженн€, €ке близьке до невключеного, до активного, коли досл≥дник наст≥льки зливаЇтьс€ з групою досл≥дженн€, що там починають вважати його Ђсвоњмї ≥ в≥дпов≥дно до нього ставитис€. ≤снують р≥зн≥ типи включеного спостереженн€. ќдин з найпоширен≥ших Ч коли спостер≥гач ≥ його досл≥дницька мета нев≥дом≥ тим, за ким в≥н спостер≥гаЇ. Ќа виробництв≥ в≥н може виступати в рол≥ практиканта чи стажера, а спостер≥гаючи за лекц≥€ми, зборами, дискус≥€ми Ч в рол≥ звичайного учасника. ¬ ≥нших випадках досл≥дник, не приховуючи своЇњ рол≥, за згодою колективу спостер≥гаЇ за його житт€м прот€гом певного часу, маючи можлив≥сть сп≥лкуватис€ з його членами, брати участь в обговоренн≥ р≥зноман≥тних проблем. Ќезважаючи на форму, включене спостереженн€ завжди мусить бути морально обірунтованим. Ќе можна спостер≥гати за фактами, под≥€ми, €вищами, €к≥ люди спец≥ально приховують в≥д сторонн≥х. Ќеобх≥дно також уникати оприлюдненн€ здобутоњ у спостереженн≥ ≥нформац≥њ.
«а регул€рн≥стю вид≥л€ють систематизован≥ й неси-стематизован≥ спостереженн€. —истематизован≥ провод€ть регул€рно прот€гом певного пер≥оду. ¬они можуть бути тривалими, безперервними або цикл≥чними, в≥дбуватис€ у встановлен≥ терм≥ни, наприклад, два рази на тиждень Ч у понед≥лок ≥ середу. Ќесистемати-зован≥ спостереженн€ провод€ть стосовно соц≥альноњ ситуац≥њ, досл≥дженн€ €коњ не планувалос€.
«а метою, характером об'Їкта спостереженн€ под≥л€ють на монограф≥чн≥, пошуков≥, самоспостереженн€. ћонограф≥чн≥ спостереженн€ охоплюють велику к≥льк≥сть р≥зноман≥тних взаЇмопов'€заних соц≥альних €вищ. ѕошуков≥ спостереженн€ використовують з метою пошуку певних факт≥в, необх≥дних дл€ вир≥шен-\н€ поставлених ц≥лей ≥ завдань досл≥дженн€. ÷≥кавою формою спостереженн€ Ї самоспостереженн€, €ке зд≥йснюЇ сам об'Їкт досл≥дженн€, здатний до контролю за своњми емоц≥€ми, психомоторними д≥€ми, соц≥альною повед≥нкою тощо. ¬оно Ї ц≥нним методом, оск≥льки даЇ змогу загл€нути у приховану сферу досл≥джуваного соц≥ального процесу.
¬ибираючи дл€ досл≥дженн€ конкретний вид спостереженн€, враховують €к загальн≥ його особливост≥, так ≥ позитивн≥ та негативн≥ риси.

ќбробка та анал≥з соц≥альноњ ≥нформац≥њ

ќпис ≥нформац≥њ та обчисленн€ узагальнюючих параметр≥в
¬ емп≥ричн≥й соц≥олог≥њ нагромаджено немало статистичних процедур, за допомогою €ких розр≥знен≥ дан≥, що м≥ст€тьс€ в окремих анкетах чи ≥нших матер≥алах соц≥олог≥чних досл≥джень, адаптують дл€ узагальненн€, опису, анал≥зу, науковоњ ≥нтерпретац≥њ. «а результатами узагальнень складають певн≥ висновки, вир≥шуючи завданн€, поставлен≥ у досл≥дженн≥. ¬насл≥док цих процедур з'€вл€Їтьс€ реальна змога з'€сувати тенденц≥њ у досл≥джуваних процесах, €вищах, виробити прогнози ≥ практичн≥ рекомендац≥њ, що в≥дкривають вих≥д соц≥альноњ ≥нформац≥њ у соц≥альну практику. Ќайчаст≥ше статистичн≥ методи анал≥зу соц≥альноњ ≥нформац≥њ використовують дл€:
Ч опису ≥нформац≥њ та обчисленн€ узагальнюючих параметр≥в (одновим≥рна статистика);
Ч вим≥ру зв'€зку м≥ж окремими ознаками, отриманими у в≥дпов≥д€х на р≥зн≥ запитанн€ анкети, €кщо €к метод збору даних застосовувалос€ опитуванн€, або контент-анал≥з текст≥в «ћ≤, €кщо використовувавс€ метод анал≥зу документ≥в (двовим≥рна статистика);
Ч проведенн€ складних математичних процедур, €к≥ дають змогу проанал≥зувати водночас к≥лька взаЇмопов'€заних ознак (багатовим≥рна статистика).
«астосуванн€ метод≥в математичноњ статистики забезпечуЇ:
Ч стислий опис первинноњ соц≥олог≥чноњ ≥нформац≥њ, обчисленн€ одновим≥рних розпод≥л≥в, наочне у€вленн€ њњ у вигл€д≥ таблиць, граф≥к≥в, д≥аграм;
Ч обчисленн€ зв'€зк≥в м≥ж ознаками досл≥джуваного сусп≥льного €вища, оц≥нку њх за допомогою статистичних коеф≥ц≥Їнт≥в зв'€зку, застосуванн€ корел€ц≥йного, регрес≥йного анал≥зу тощо;
Ч встановленн€ латентних (прихованих) фактор≥в, €к≥ визначають взаЇмозв'€зки всередин≥ групи, ознак досл≥джуваного €вища (факторний, латентно-структурний анал≥з);
Ч класиф≥кац≥ю ознак та об'Їкт≥в, побудову типолог≥й (кластерний анал≥з, дискрим≥нантний анал≥з, факторний анал≥з);
Ч перев≥рку (п≥дтвердженн€ чи спростуванн€) вих≥дних г≥потез досл≥дженн€, формулюванн€ нових проблем;
Ч виробленн€ коротко- ≥ довгострокових прогноз≥в щодо функц≥онуванн€ та розвитку певного сусп≥льного €вища.
¬икористанн€ метод≥в математичноњ статистики передбачаЇ певний наб≥р попередн≥х процедур, до €ких належать: п≥дготовка анкети, ≥ншого первинного матер≥алу до обробки, €ка може зд≥йснюватис€ вручну чи автоматизовано; виб≥р р≥вн€ майбутнього анал≥зу (описовий чи по€снювальний); виб≥р конкретних статистичних процедур дл€ обробки ≥нформац≥њ.
¬ емп≥ричному досл≥дженн≥ соц≥олог вивчаЇ певну множину об'Їкт≥в, наприклад, колектив прац≥вник≥в п≥дприЇмства.  ожному елементу множини притаманн≥ певн≥ властивост≥ (ознаки), скаж≥мо, стать, в≥к, задоволен≥сть умовами прац≥.  ожний об'Їкт маЇ певне значенн€ за кожною ознакою. “ак, прац≥вник маЇ одне з двох можливих значень ознаки Ђстатьї (чолов≥ча або ж≥ноча), одне з трьох можливих значень ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї (задоволений, не зовс≥м задоволений, зовс≥м незадоволений), певне значенн€ ознаки Ђв≥кї (число повних рок≥в в≥д 18 до 80) та ≥н.
як правило, дл€ спрощенн€ обробки вс≥ значенн€ ознак кодують числами, тому дан≥ дл€ обробки становл€ть пр€мокутну таблицю (матрицю) чисел.  ожний р€док ц≥Їњ таблиц≥ в≥дпов≥даЇ одному об'Їкту, а кожний стовпчик Ч певн≥й ознац≥. Ќа перетин≥ певного р€дка та стовпчика ц≥Їњ таблиц≥ знаходитьс€ значенн€ певноњ ознаки певного об'Їкта.
ќзнаки под≥л€ють на €к≥сн≥ та к≥льк≥сн≥. як≥сн≥ ознаки не мають к≥льк≥сного виразу (Ђстатьї, Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї).  ≥льк≥сн≥ ознаки мають одиниц≥ вим≥рюванн€. Ќаприклад, одиницею вим≥рюванн€ к≥льк≥сноњ ознаки Ђв≥кї Ї р≥к, Ђзароб≥тна платаї Ч гривн€. ÷≥ ознаки ще називають ознаками, заданими у метричн≥й шкал≥.
ѕри кодуванн≥ значень €к≥сноњ ознаки числами можлив≥ два суттЇво в≥дм≥нн≥ вар≥анти. ” першому значенн€ €к≥сноњ ознаки можна впор€дковувати, тобто дл€ будь-€коњ пари значень можна зазначити, €ке з них в≥дпов≥даЇ сильн≥шому ви€вленню ознаки. Ќаприклад, значенн€ Ђзадоволенийї в≥дпов≥даЇ ≥нтенсивн≥-шому ви€вленню ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї, н≥ж значенн€ Ђне зовс≥м задоволенийї. ” такому раз≥ доц≥льно ≥ числов≥ коди добирати так, щоб сильн≥шому ви€вленню ознаки в≥дпов≥дало б≥льше число. “ак, дл€ ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї можна обрати так≥ числов≥ коди значень: 3 Ч Ђзадоволенийї; 2 Ч Ђне зовс≥м задоволенийї; 1 Ч Ђзовс≥м незадоволенийї. “ак≥ €к≥сн≥ шкали ще називають пор€дковими шкалами, або шкалами ранг≥в. ” другому випадку значенн€ €к≥сноњ ознаки не п≥ддаютьс€ жодному зм≥стовному впор€дкуванню. Ќаприклад, ознака Ђстатьї м≥стить два значенн€ Ч Ђчолов≥чаї та Ђж≥ночаї. ƒл€ значень ознак такого типу можна добирати будь-€к≥ числов≥ коди. √оловне Ч щоб р≥зн≥ значенн€ мали р≥зн≥ коди (тобто не можна кодувати два р≥зн≥ значенн€ ознаки одним числом). “ак≥ €к≥сн≥ шкали ще називають ном≥нальними шкалами. як правило, дл€ кодуванн€ значень ознак у ном≥нальних шкалах використовують ц≥л≥ додатн≥ числа Ч 1, 2, 3 ≥ т. д.
—оц≥ологов≥ пост≥йно доводитьс€ при складанн≥ програми досл≥дженн€ обирати (або нав≥ть самост≥йно конструювати) шкали. ¬≥д того, наск≥льки вдало це буде зроблено, значною м≥рою залежить результат опрацюванн€ отриманих даних.  р≥м того, виб≥р математичного методу анал≥зу даних т≥сно пов'€заний з≥ шкалами в≥дпов≥дних ознак. якщо такий метод не в≥дпов≥даЇ даним, це дуже суттЇва методична помилка, що може звести нан≥вець роботу з≥ збору даних та обчисленн€ результат≥в.
ўоб первинн≥ дан≥ можна було використовувати дл€ зм≥стового анал≥зу ≥ висновк≥в, вони повинн≥ бути незалежно упор€дкован≥ та опрацьован≥. « ц≥Їю метою застосовують спец≥альн≥ статистичн≥ методи Ч групуванн€, обчисленн€ узагальнюючих параметр≥в та коеф≥ц≥Їнт≥в, корел€ц≥йний, кластерний, факторний анал≥зи та ≥н. Ќезалежно в≥д методу анал≥зу, опрацюванн€ даних починають з попереднього впор€дкуванн€ ≥нформац≥њ, здеб≥льшого за допомогою статистичного групуванн€ та побудови статистичних таблиць.
—труктуру сукупност≥ об'Їкт≥в з точки зору одн≥Їњ виокремленоњ ознаки доц≥льно вивчати за таблицею, в €к≥й дл€ кожного з можливих значень ознаки заф≥ксовано, ск≥льки раз≥в зустр≥чаютьс€ в сукупност≥ об'Їкти, що мають в≥дпов≥дне значенн€. “аку таблицю називають таблицею одновим≥рного розпод≥лу, однови-м≥рною таблицею, вар≥ац≥йним р€дом. Ќаприклад, дл€ ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї одновим≥рна таблиц€ може мати такий вигл€д:
“аблиц€ 7
ќзнака: Ђ«адоволен≥сть умовами прац≥ї

 ≥льк≥сть об'Їкт≥в Ч 357. ƒл€ 348 об'Їкт≥в (що становить 97,48% в≥д загальноњ сукупност≥) в≥доме значенн€ ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї. ƒл€ ≥нших об'Їкт≥в сукупност≥ (в даному раз≥ њх 9) значенн€ ц≥Їњ ознаки нев≥доме (наприклад, ≥нформац≥€ з≥брана методом опитуванн€, ≥ де€к≥ прац≥вники п≥дприЇмства не захот≥ли в≥дпов≥дати на поставлене питанн€). јнал≥з таблиц≥ св≥дчить, що задоволених умовами прац≥ Ч 45 (12,60% в≥д загальноњ сукупност≥ та 12,93% в≥д к≥лькост≥ прац≥вник≥в, €к≥ в≥дпов≥ли на поставлене запитанн€). ѕереважна б≥льш≥сть прац≥вник≥в повн≥стю або частково не задоволена умовами прац≥.
¬ одновим≥рн≥й таблиц≥ часто перший або другий стовпчики в≥дсутн≥ (тобто в таблиц≥ зазначають або сам≥ значенн€, або њх коди);
Ќеможливо перел≥чити вс≥ можлив≥ значенн€ ознак, заданих у метричних шкалах. ќтже, неможливо ≥ безпосередньо побудувати одновим≥рну таблицю. «а таких обставин ус≥ можлив≥ значенн€ ознаки розбивають на ≥нтервали, а пот≥м будують таблицю. “ак, дл€ сукупност≥ прац≥вник≥в даного п≥дприЇмства вс≥ значенн€ ознаки Ђв≥кї перебувають м≥ж в≥ком наймолодшого роб≥тника (припустимо, 18 рок≥в) та в≥ком найстаршого роб≥тника (припустимо, 68). –оз≥б'Їмо њх на 4 ≥нтервали: в≥д 18 до 25 рок≥в, в≥д 26 до 40 рок≥в, в≥д 41 до 59 рок≥в та в≥д 60 до 68 рок≥в. “од≥ одновим≥рна таблиц€, що демонструЇ структуру сукупност≥ прац≥вник≥в за в≥ком, матиме такий вигл€д:
“аблиц€ 8

казники вар≥ац≥њ ознак. ƒл€ к≥льк≥сних ознак Ч це дисперс≥€, середнЇ квадратичне в≥дхиленн€, коеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ. ƒл€ €к≥сних ознак розроблен≥ спец≥альн≥ ≥ндекси €к≥сноњ вар≥ац≥њ. „им б≥льше значенн€ в≥дпов≥дного показника вар≥ац≥њ, тим розс≥€н≥ш≥ навколо середнього значенн€ реальн≥ значенн€ ознаки, а отже, тим з б≥льшою обережн≥стю потр≥бно оперувати ≥з середн≥м значенн€м при побудов≥ зм≥стових висновк≥в.
ћеж≥ вар≥ац≥њ також дають змогу оц≥нити, наск≥льки однор≥дною за певною ознакою Ї сукупн≥сть. якщо сукупн≥сть за певною ознакою неоднор≥дна, може постати потреба под≥лити цю сукупн≥сть на к≥лька однор≥дних за ц≥Їю ознакою частин та анал≥зувати кожну з них окремо. ѕрипустимо, що вивчаЇтьс€ задоволен≥сть умовами прац≥ на певному п≥дприЇмств≥. « лог≥чних м≥ркувань або за результат≥в попередн≥х досл≥джень в≥домо, що зароб≥тна плата прац≥вника впливаЇ на його задоволен≥сть умовами прац≥. Ќехай коеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ зароб≥тноњ плати дл€ вс≥Їњ сукупност≥ прац≥вник≥в дор≥внюЇ 0,7. “од≥ необх≥дно под≥лити всю сукупн≥сть прац≥вник≥в на групи, приблизно однаков≥ за р≥внем зароб≥тноњ платн≥ (щоб у кожн≥й груп≥ коеф≥ц≥Їнт вар≥ац≥њ зарплати був нижчим в≥д 0,4), та анал≥зувати задоволен≥сть умовами прац≥ окремо у кожн≥й з них.
” ц≥й таблиц≥ в≥дсутн≥й стовпчик, в €кому зазначен≥ коди ≥нтервал≥в, а оск≥льки в≥домий в≥к ус≥х прац≥вник≥в (Ї в≥дпов≥дн≥ значенн€ дл€ вс≥х об'Їкт≥в), тому трет≥й ≥ четвертий стовпчики зб≥гаютьс€. ћетрична ознака розбита у дан≥й таблиц≥ на р≥зн≥ за розм≥ром (нер≥вном≥рн≥) ≥нтервали. ј нер≥дко доц≥льно розбивати весь д≥апазон значень на ≥нтервали однаковоњ довжини (р≥вном≥рн≥ ≥нтервали).
ƒл€ полегшенн€ анал≥зу великоњ к≥лькост≥ таблиць та забезпеченн€ можливост≥ пор≥вн€нн€ к≥лькох з них обчислюють узагальнююч≥ характеристики р€д≥в розпод≥лу. Ќайчаст≥ше використовують характеристику ЂсереднЇ значенн€ ознакиї. ƒл€ к≥льк≥сноњ ознаки обчислюють њњ середнЇ арифметичне значенн€ щодо вс≥х об'Їкт≥в сукупност≥. ƒл€ €к≥сних ознак такою узагальнюючою характеристикою р€ду Ї Ђмодаї Ч значенн€, що найчаст≥ше зустр≥чаЇтьс€ в одновим≥р-н≥й таблиц≥.
 оеф≥ц≥Їнт зв'€зку м≥ж двома ознаками.  орел€ц≥йний ≥ регрес≥йний анал≥з
ќдним з важливих завдань анал≥зу Ї встановленн€ та оц≥нка взаЇмозв'€зк≥в м≥ж окремими ознаками дл€ певноњ сукупност≥ об'Їкт≥в. ÷ю роботу починають з побудови корел€ц≥йних таблиць (таблиць спр€женост≥ двох ознак, двовим≥рними таблиц€ми). ¬они дають змогу впор€дковувати ≥нформац≥ю про розпод≥л сукупност≥ об'Їкт≥в за двома ознаками. “ак≥ таблиц≥ мають пр€мокутну форму.  ≥льк≥сть р€дк≥в у них дор≥внюЇ к≥лькост≥ можливих значень одн≥Їњ ознаки, а к≥льк≥сть стовпчик≥в Ч к≥лькост≥ можливих значень другоњ ознаки. ” таблиц≥ 9 у кл≥тинц≥ на перетин≥ другого р€дка ≥ третього стовпчика знаходитьс€ число 42 (в центр≥ кл≥тинки) Ч к≥льк≥сть роб≥тниць (значенн€ ознаки Ђстатьї Ч Ђж≥ночаї), що незадоволен≥ умовами прац≥ (значенн€ ознаки Ђзадоволен≥сть умовами прац≥ї Ч Ђнезадоволенийї).
“аблиц€ 9
ƒвовим≥рна таблиц€ (ознаки Ђ—татьї та Ђ«адоволен≥сть умовами прац≥ї)

 р≥м того, двовим≥рна таблиц€, €к правило, м≥стить ще один додатковий стовпчик ≥ ще один додатковий р€док Ч так зван≥ марг≥нальн≥ стовпчик ≥ р€док. ” таблиц≥ марг≥нали позначен≥ словом Ђ¬сьогої.  ожна кл≥тинка марг≥нального стовпчика м≥стить суму чисел в≥дпов≥дного р€дка, тобто к≥льк≥сть об'Їкт≥в, що мають в≥дпов≥дне значенн€ першоњ ознаки (незалежно в≥д того, €кого значенн€ дл€ цих об'Їкт≥в набуваЇ друга ознака), а також в≥дсоток, €кий становить це число щодо загальноњ к≥лькост≥ об'Їкт≥в. “ак, з марг≥нального стовпчика таблиц≥ бачимо, що на п≥дприЇмств≥ працюЇ 136 ж≥нок (39,08% загальноњ к≥лькост≥ працюючих). ћарг≥нальний р€док м≥стить в≥дпов≥дн≥ суми стовпчик≥в таблиц≥.
” кожн≥й кл≥тинц≥ таблиц≥, €к правило, записують в≥дсоток стосовно в≥дпов≥дного значенн€ в марг≥нальному стовпчику (цей в≥дсоток записують вище в≥д самого числа) та в≥дсоток стосовно в≥дпов≥дного значенн€ в марг≥нальному р€дку (записують нижче в≥д числа). якщо знову повернутис€ до кл≥тинки в другому р€дку третього стовпчика таблиц≥, побачимо, що к≥льк≥сть незадоволених умовами прац≥ ж≥нок (таких на п≥дприЇмств≥ 42) становить 30,88 % в≥д загальноњ к≥лькост≥ ж≥нок (всього на п≥дприЇмств≥ 136 ж≥нок) та 77,78% в≥д загальноњ к≥лькост≥ незадоволених умовами прац≥ (всього умовами прац≥ на п≥дприЇмств≥ не задоволен≥ 54 прац≥вники).
„исла в таблиц≥ св≥дчать, що серед ж≥нок в≥дсоток незадоволених умовами прац≥ на п≥дприЇмств≥ значно вищий, н≥ж серед чолов≥к≥в. ќтже, Ї п≥дстави дл€ г≥потези, що стать прац≥вника та його задоволен≥сть умовами прац≥ взаЇмопов'€зан≥.
¬м≥нн€ читати двовим≥рн≥ таблиц≥ приходить з досв≥дом. Ќелегко знаходити законом≥рност≥ в досить великих за розм≥ром таблиц€х.  р≥м того, далеко не завжди зв'€зок м≥ж ознаками простежуЇтьс€. “ому на практиц≥ на€вн≥сть зв'€зку м≥ж двома ознаками встановлюють за допомогою так званого критер≥ю %2, €кий базуЇтьс€ на анал≥з≥ частот, записаних у кл≥тинках таблиц≥. ÷е даЇ змогу д≥йти висновк≥в про те, чи можна висувати та анал≥зувати г≥потезу про на€вн≥сть зв'€зку м≥ж двома ознаками.
«астосовуючи зазначений критер≥й, необх≥дно обчислити коеф≥ц≥Їнт х≥-квадрат за формулою (формула залежить в≥д частот у кл≥тинках таблиц≥ та марг≥нальних частот), а одержане значенн€ пор≥вн€ти з табличним (критичним). ѕри цьому сл≥д мати на уваз≥ певний р≥вень значущост≥ (ймов≥рн≥сть прийн€тт€ хибного р≥шенн€) Ч в соц≥олог≥њ, €к правило, 0,05 або 0,01.  р≥м того, табличне значенн€ залежить в≥д к≥лькост≥ ступен≥в свободи, що визначають за к≥льк≥стю р€дк≥в ≥ стовпчик≥в таблиц≥. ќтже, дл€ заданого р≥вн€ значущост≥ та к≥лькост≥ ступен≥в свободи необх≥дно знайти в таблиц≥ критичне значенн€ ≥ пор≥вн€ти його з обчисленим. якщо обчислене значенн€ б≥льше в≥д критичного, то факт ≥снуванн€ зв'€зку можна вважати встановленим.
—илу зв'€зку можна оц≥нити обчисленн€м та анал≥зом коеф≥ц≥Їнт≥в спр€женост≥ (ѕ≥рсона, „упрова,  рамера). «наченн€ цих коеф≥ц≥Їнт≥в перебувають в ≥нтервал≥ в≥д нул€ до одиниц≥ та мають такий зм≥ст: чим ближче значенн€ до одиниц≥, тим т≥сн≥ший зв'€зок. якщо обидв≥ ознаки, м≥ж €кими вивчають зв'€зок, мають лише по два значенн€ (тобто ф≥ксують на€вн≥сть або в≥дсутн≥сть даноњ ознаки в об'Їкт≥), то дл€ таких Ђчотирикл≥тинковихї таблиць обчислюють коеф≥ц≥Їнти асоц≥ац≥њ та контингенц≥њ.
якщо певному значенню одн≥Їњ величини в≥дпов≥даЇ сукупн≥сть значень другоњ, то м≥ж цими двома величинами ≥снуЇ корел€ц≥йний зв'€зок. ¬≥н ви€вл€Їтьс€ тод≥, коли на досл≥джуване €вище впливаЇ не один, а багато чинник≥в. Ќаприклад, стаж впливаЇ на продуктивн≥сть прац≥, але не остаточно визначаЇ њњ, бо залежить в≥д р≥вн€ осв≥ти, в≥ку, квал≥ф≥кац≥њ прац≥вника та ≥нших фактор≥в. ќск≥льки €вища сусп≥льного житт€ складн≥ та багатофакторн≥, зв'€зок м≥ж ознаками в соц≥олог≥њ практично завжди корел€ц≥йний.
якщо кожному значенню одн≥Їњ ознаки в≥дпов≥даЇ сукупн≥сть значень другоњ ознаки, близько розм≥щених б≥л€ свого середнього значенн€ (тобто вс≥ значенн€ сукупност≥ не дуже в≥др≥зн€ютьс€ в≥д свого середнього арифметичного), то такий корел€ц≥йний зв'€зок вважають сильн≥шим.  ≥льк≥сно силу корел€ц≥йного зв'€зку оц≥нюють за допомогою коеф≥ц≥Їнт≥в корел€ц≥њ.
ƒл€ к≥льк≥сних ознак часто використовують коеф≥ц≥Їнт ѕ≥рсона (г), €кий оц≥нюЇ силу зв'€зку за л≥н≥йноњ корел€ц≥њ (тобто в припущенн≥, що значенн€ одн≥Їњ ознаки пов'€зан≥ з в≥дпов≥дними середн≥ми другоњ ознаки л≥н≥йною залежн≥стю). ¬с≥ значенн€ коеф≥ц≥Їнта корел€ц≥њ ѕ≥рсона належать ≥нтервалу в≥д -1 до 1. «нак коеф≥ц≥Їнта показуЇ напр€м зв'€зку: додатне значенн€ св≥дчить про Ђпр€мийї зв'€зок (зростанн€ одн≥Їњ ознаки зумовлюЇ зростанн€ другоњ), в≥д'Їмне значенн€ Ч про Ђзворотнийї зв'€зок, а значенн€ Ђќї Ч про в≥дсутн≥сть л≥н≥йного корел€ц≥йного зв'€зку. Ќаприклад, зв'€зок м≥ж зароб≥тною платою роб≥тника та к≥льк≥стю виготовлених ним деталей Ч пр€мий, а м≥ж зароб≥тною платою та к≥льк≥стю бракованих деталей Ч зворотний. ѕри г =1 або г = -1 маЇмо функц≥ональний зв'€зок м≥ж ознаками (тобто кожному значенню одн≥Їњ ознаки в≥дпов≥даЇ одне значенн€ другоњ ознаки ≥ ц≥ значенн€ пов'€зан≥ л≥н≥йною залежн≥стю). ќтже, чим дал≥ значенн€ коеф≥ц≥Їнта ѕ≥рсона в≥д нул€ (чим б≥льша його абсолютна величина), тим т≥сн≥ший л≥н≥йний корел€ц≥йний зв'€зок ≥снуЇ м≥ж ознаками. јле €кщо г = 0, то це означаЇ в≥дсутн≥сть лише л≥н≥йного зв'€зку, а не в≥дсутн≥сть зв'€зку м≥ж ознаками взагал≥: зв'€зок може ≥снувати, але нел≥н≥йний. ƒл€ оц≥нюванн€ сили нел≥н≥йного зв'€зку використовують корел€ц≥йне в≥дношенн€, що набуваЇ значенн€ м≥ж 0 та 1 (0 означаЇ в≥дсутн≥сть зв'€зку, 1 Ч функц≥ональний зв'€зок).
ƒл€ ознак, заданих у пор€дкових шкалах, обчислюють рангов≥ коеф≥ц≥Їнти корел€ц≥њ (—п≥рмена та  ендела), €к≥ також набувають значенн€ м≥ж -1 та 1 та ≥нтерпретуютьс€ так само, €к ≥ коеф≥ц≥Їнт корел€ц≥њ ѕ≥рсона.
¬становленн€ корел€ц≥њ м≥ж двома ознаками ще не означаЇ встановленн€ причинного зв'€зку м≥ж ними. ÷е лише св≥дченн€ того, що одна з ознак частково спричинила ≥ншу або обидв≥ ознаки ≥ Ї насл≥дком де€ких сп≥льних дл€ них причин. «ауважимо, що к≥льк≥сна оц≥нка корел€ц≥йних зв'€зк≥в не може зам≥нити спец≥альних знань, але може допомогти досл≥дников≥ в≥дкинути несуттЇв≥ зв'€зки, ч≥тк≥ше окреслити напр€м пошук≥в, пор≥вн€ти вплив р≥зних чинник≥в тощо.  р≥м того, коеф≥ц≥Їнти частковоњ корел€ц≥њ дають змогу оц≥нити зв'€зок м≥ж двома ознаками, усуваючи вплив одн≥Їњ або к≥лькох ≥нших ознак. якщо п≥сл€ усуненн€ впливу третьоњ ознаки коеф≥ц≥Їнт корел€ц≥њ м≥ж двома ознаками зб≥льшуЇтьс€, то трет€ ознака послаблюЇ зв'€зок, а €кщо зменшуЇтьс€, то саме ц€ трет€ ознака певною м≥рою спричин€Ї на€вн≥сть цього зв'€зку (тобто зв'€зок, можливо, Ї лише насл≥дком впливу ц≥Їњ третьоњ ознаки). ќбчислити коеф≥ц≥Їнти частковоњ корел€ц≥њ досить складно через коеф≥ц≥Їнти корел€ц≥њ ѕ≥рсона. ќбс€г обчислень зростаЇ з к≥льк≥стю тих ознак, вплив €ких бажають усунути. —илу сп≥льного зв'€зку сукупност≥ ознак даЇ змогу оц≥нити коеф≥ц≥Їнт множинноњ корел€ц≥њ.
ћетоди регрес≥йного анал≥зу забезпечують не т≥льки оц≥нку сили зв'€зку м≥ж двома ознаками, а й встановленн€ виду цього зв'€зку у вигл€д≥ р≥вн€нн€ (р≥вн€нн€ регрес≥њ), що описуЇ залежн≥сть м≥ж середн≥м значенн€м одн≥Їњ ознаки (залежноњ, повед≥нку €коњ вивчають) та значенн€ми певноњ сукупност≥ ознак (незалежних, вплив €ких на залежну ознаку намагаютьс€ оц≥нити). ” соц≥олог≥чних досл≥дженн€х, €к правило, в≥дбуваЇтьс€ пошук такоњ залежност≥ у л≥н≥йному вигл€д≥ (у вигл€д≥ л≥н≥йного р≥вн€нн€), тому йдетьс€ про р≥вн€нн€ багатовим≥рноњ (множинноњ) л≥н≥йноњ регрес≥њ.
«нанн€ залежност≥ у вигл€д≥ р≥вн€нн€ даЇ змогу не т≥льки по€снювати повед≥нку залежноњ ознаки, а й прогнозувати њњ значенн€ за р≥зних зм≥н значень незалежних ознак. Ќаприклад, на основ≥ анал≥зу фактор≥в, що впливають на р≥вень зароб≥тноњ плати на п≥дприЇмств≥, було побудовано р≥вн€нн€ л≥н≥йноњ регрес≥њ: у = 4,27 xt ■ 1,83 х -9,20. ¬оно описуЇ зв'€зок м≥ж зароб≥тною платою у (залежна ознака, вим≥рюЇтьс€ в гривн€х) ≥ двома незалежними ознаками прац≥вника: стаж Xj (вим≥рюЇтьс€ в роках) та осв≥тн≥й р≥вень х2 (вим≥рюЇтьс€ в роках). јнал≥з цього р≥вн€нн€ наводить на думку, що зростанн€ трудового стажу прац≥вника на один р≥к зумовлюЇ зростанн€ його середньоњ зароб≥тноњ плати на 4,27 грн., а зростанн€ осв≥тнього р≥вн€ на один р≥к Ч зростанн€ середньоњ зароб≥тноњ плати лише на 1,83 грн. ќтже, на даному п≥дприЇмств≥ трудовий стаж суттЇв≥ше впливаЇ на середню зароб≥тну плату прац≥вника, н≥ж його осв≥тн≥й р≥вень. як≥сть р≥вн€нн€ регрес≥њ (наск≥льки точно р≥вн€нн€ регрес≥њ описуЇ зв'€зок м≥ж ознаками) оц≥нюють коеф≥ц≥Їнтом множинноњ корел€ц≥њ.
—уттЇвим дл€ одержанн€ над≥йних, статистично обірунтованих результат≥в Ї оц≥нка значущост≥ статистичних показник≥в. ÷е Ч комплекс математичних процедур, що дають змогу в≥дпов≥сти на низку питань щодо розрахованих статистичних показник≥в ≥ параметр≥в виб≥рковоњ сукупност≥. “ак, обчисливши коеф≥ц≥Їнт корел€ц≥њ м≥ж двома ознаками та одержавши число, що не дор≥внюЇ нулю, ц≥лком лог≥чно постають запитанн€: чи справд≥ цей коеф≥ц≥Їнт суттЇво в≥др≥зн€Їтьс€ в≥д нул€ (а отже, ф≥ксуЇ на€вн≥сть л≥н≥йного корел€ц≥йного зв'€зку), чи ц€ р≥зниц€ випадкова ≥ спричинена лише похибкою нашоњ виб≥рки? ¬≥дпов≥дь на них можна дати, оц≥нивши значущ≥сть в≥дм≥нност≥ коеф≥ц≥Їнта корел€ц≥њ в≥д нул€ ≥ звернувши особливу увагу на обс€г виб≥рки та р≥вень значущост≥ (ймов≥рн≥сть прийн€тт€ хибного р≥шенн€). ÷€ процедура така ж, €к ≥ процедура застосуванн€ критер≥ю х2> ≥ даЇ змогу обчислити за певною формулою критер≥й. ќдержане ж значенн€ пор≥внюЇтьс€ з табличним. Ќа основ≥ результат≥в пор≥вн€нн€ ≥ робитьс€ висновок.
 р≥м оц≥нки значущост≥ в≥дм≥нност≥ в≥д нул€ коеф≥ц≥Їнта корел€ц≥њ м≥ж двома ознаками, часто застосовують ≥ процедури оц≥нки значущост≥ р≥зниц≥ м≥ж двома в≥дсотками (наприклад, р≥зниц≥ м≥ж в≥дсотками не-задоволених умовами прац≥ на даному п≥дприЇмств≥ серед ж≥нок ≥ чолов≥к≥в), р≥зниц≥ м≥ж двома середн≥ми (м≥ж середньою зароб≥тною платою на одному та ≥ншому п≥дприЇмствах), двох коеф≥ц≥Їнт≥в корел€ц≥њ. ƒл€ кожноњ такоњ задач≥ ≥снують формула обчисленн€ критер≥ю та статистичн≥ таблиц≥, €кими користуютьс€ дл€ пор≥вн€нн€.
ћетоди багатовим≥рноњ статистики: факторний ≥ кластерний анал≥з
якщо анал≥з даних передбачаЇ використанн€ великоњ к≥лькост≥ взаЇмопов'€заних ознак, доц≥льно застосувати спец≥альн≥ методи та алгоритми багатовим≥рноњ статистики. ÷≥ методи потребують значних обчислень, дл€ ефективного застосуванн€ €ких необх≥дно мати обчислювальну техн≥ку та спец≥альне програмне забезпеченн€. —еред метод≥в багатовим≥рноњ статистики найуживан≥шими Ї факторний та кластерний анал≥з.
—уть факторного анал≥зу пол€гаЇ в тому, що групу сильно скорельованих ознак можна по€снити та описати невеликою к≥льк≥стю прихованих (латентних) фактор≥в, €к≥ безпосередньо не спостер≥гаютьс€, але розкривають значенн€ ознак ц≥Їњ групи. Ќаприклад, за такими ознаками, €к Ђк≥льк≥сть прочитаних книгї, Ђк≥льк≥сть книг у домашн≥й б≥бл≥отец≥ї, Ђк≥льк≥сть в≥дв≥дувань театр≥в ≥ музењвї, приховано фактор, €кий можна було б назвати Ђр≥вень культурного розвитку особистост≥ї. ‘акторний анал≥з даЇ змогу ви€вити ц≥ латентн≥ фактори, описати залежн≥сть м≥ж ними та первинними ознаками, обчислити значенн€ вс≥х побудованих таким чином фактор≥в дл€ кожного об'Їкта. ¬ результат≥ виникаЇ можлив≥сть без значних втрат ≥нформац≥њ перейти в≥д анал≥зу великоњ к≥лькост≥ первинних ознак до анал≥зу пор≥вн€но невеликоњ к≥лькост≥ фактор≥в.
јлгоритми кластерного анал≥зу дають змогу под≥лити сукупн≥сть об'Їкт≥в на однор≥дн≥ за певним формальним критер≥Їм под≥бност≥ групи (кластери). ќсновною властив≥стю цих груп Ї те, що об'Їкти, €к≥ належать одному кластеру, под≥бн≥ш≥ м≥ж собою, н≥ж об'Їкти з р≥зних кластер≥в. “аку класиф≥кац≥ю можна виконувати одночасно за досить великою к≥льк≥стю ознак. Ќаприклад, в≥домо чимало статистичних показник≥в, €к≥ характеризують р≥вень соц≥ально-економ≥чного розвитку адм≥н≥стративних район≥в крањни: к≥льк≥сть населенн€, к≥льк≥сть безроб≥тних, прот€жн≥сть шосейних дор≥г, к≥льк≥сть квадратних метр≥в житла на одну людину тощо. ƒл€ орган≥зац≥њ опитуванн€ необх≥дно згрупувати райони у б≥льш≥ утворенн€ (рег≥они), але варто зробити це так, щоб у кожному такому рег≥он≥ були райони, близьк≥ за своњм соц≥ально-економ≥чним розвитком. ÷е дасть змогу вибрати в такому рег≥он≥ один типовий район ≥ результати опитуванн€ в ньому узагальнити щодо всього рег≥ону. “аке групуванн€ може бути ефективно проведене методом кластерного анал≥зу, оск≥льки у даному раз≥ враховуЇтьс€ та узагальнюЇтьс€ велика к≥льк≥сть показник≥в.
ѕ≥дсумок анал≥зу та ≥нтерпретац≥њ соц≥олог≥чних даних набуваЇ форми документ≥в: зв≥ту за результатами досл≥дженн€, ≥нформац≥йноњ чи анал≥тичноњ дов≥дки. ¬они м≥ст€ть в≥домост≥, висновки та рекомендац≥њ дл€ прийн€тт€ практичних (управл≥нських) р≥шень. ” науково-досл≥дному план≥ Ч це банк соц≥олог≥чних даних наукового анал≥зу.






ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-11-05; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 387 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—ложнее всего начать действовать, все остальное зависит только от упорства. © јмели€ Ёрхарт
==> читать все изречени€...

1976 - | 1878 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.018 с.