Лекции.Орг


Поиск:




Категории:

Астрономия
Биология
География
Другие языки
Интернет
Информатика
История
Культура
Литература
Логика
Математика
Медицина
Механика
Охрана труда
Педагогика
Политика
Право
Психология
Религия
Риторика
Социология
Спорт
Строительство
Технология
Транспорт
Физика
Философия
Финансы
Химия
Экология
Экономика
Электроника

 

 

 

 


Структура і функції соціології як науки 4 страница




У горизонтальних рядках зазначають тих, хто обирає, у вертикальних — кого обирають. Кількість рядків відповідає кількості членів колективу. Приклад соціоматриці, заповненої результатами непараметрич-ного соціометричного опитування групи із п'яти осіб за дихотомним критерієм («+» означає позитивний вибір; «—» — відхилення; «0» — нехтування, відсутність вибору). Самовибір не передбачався, тому у відповідних клітинках проставлено «X»).
Навіть візуальний аналіз соціоматриці багато що може дати для розуміння взаємин у групі: як і кого групи обирають, кого частіше за інших обирають, а кого відхиляють.
Зручним для аналізу соціометричної інформації є графічний метод. Візуальне зображення взаємин у колективі, виявлених на основі вибору, називають соціо-грамою. При побудові соціограм найчастіше використовують таку символіку:
>~ А — позитивний вибір члена групи А.
>- А — відхилення (негативний вибір) чле
на групи А.
А -* >- В — позитивний взаємовибір.
А-<— >~В — взаємно негативний зв'язок.
Існує багато різних видів графічних структур соціограм. Одну з найпростіших подано у схемі 22.
Соціограма відкриває дослідникові особливості стосунків у колективі, висвітлює його лідерів і тих, хто

Схема 22. Структура соціограми
перебуває в ізоляції. З наведеної соціограми відносин симпатій та антипатій (у групі з шести осіб) можна 'дійти висновку, що А — лідер колективу, створюючи разом з Б і В його ядро. Е і Д перебувають у взаємній неприязні, Г — ізольований елемент, ні з ким із членів колективу не контактує.
Результати соціометричного опитування у кількісній формі можна також виразити за допомогою обчислення соціометричних індексів.
Соціометричний індекс — число обрань певного виду, поділене на загальну кількість можливих обрань цього ж виду.
Існують персональні (відображають індивідуальні соціально-психологічні властивості особистості, які виявляються щодо членів групи) та групові (характеризують групу загалом) соціометричні індекси.
Серед персональних індексів найчастіше використовують соціометричний статус. Позитивний статус індивіда обчислюють за такою формулою:
де і — індивід соціометричний, статус якого визначається, N — число індивідів у досліджуваному колективі. Прикладом одного з групових соціометричних індексів є індекс взаємності, який вимірює згуртованість колективу, виявляючи кількість взаємних позитивних зв'язків і обчислюється за формулою:
Кількість взаємних позитивних зв'язків Загальна кількість можливих позитивних зв'язків
Соціометрична техніка допомагає проникнути у невидимі на соціальному рівні, але завжди існуючі групові структури міжособистісних стосунків з метою їх вивчення або перебудови. Особливо надійні дані надає соціометричний метод у поєднанні з іншими методами дослідження. Скажімо, формування космічних екіпажів, творчих, дослідницьких груп, а в окремих випадках і малих виробничих колективів, часто неможливе без проведення попередніх соціо-метричних опитувань.
Однак жоден з методів опитування не можна вважати універсальним. Перед вибором їх передусім з'ясовують, який метод найкраще відповідає програмним цілям дослідження.

Аналіз документів і спостереження в соціології

Аналіз документів:
поняття, види, особливості застосування
Аналіз документів є досить поширеним у практиці проведення соціологічних досліджень, оскільки у документах міститься значна кількість інформації щодо матеріального і духовного життя суспільства. Вони віддзеркалюють процеси та явища, що відбуваються як у суспільстві загалом, так і в окремих прошарках, характеризують діяльність окремих індивідів і великих спільнот. Соціологи у своїх дослідженнях використовують різноманітні документи — державні та урядові акти, статистичні збірники і матеріали переписів, відомчу документацію, художні твори і наукові публікації, пресу, листи населення тощо. їх аналіз допомагає дослідникові:
— сформулювати проблему, об'єкт, предмет, цілі, завдання і гіпотези дослідження;
— порівняти отримані під час дослідження емпіричні дані з показниками інших соціологічних досліджень;
— отримати інформацію для вирішення досліджуваної проблеми або поглибити її аналіз;
— скласти характеристику соціальних процесів, які відбуваються на соціетальному, груповому, індивідуальному рівнях, виявити тенденції та розробити прогнози щодо їх подальшого розвитку;
— здобути інформацію про діяльність головних соціальних інститутів суспільства — сім'ї, освіти, засобів масової інформації тощо;
— вивчити громадську думку і соціальне самопочуття населення загалом та окремих його прошарків.
Документ — засіб закріплення встановленим способом за допомогою спеціального носія інформації фактів, явищ, процесів об'єктивної реальності та розумової діяльності людини.
Ця інформація може фіксуватися за допомогою букв, цифр, стенографічних або інших знаків і символів, малюнків, фотографій, звукозаписів тощо. Існує кілька підстав для класифікації документів: засіб фіксації, авторство, ступінь персоніфікації, виконання певної функції, зміст, ступінь наближення до інформації тощо.
Важливе значення для соціологічного аналізу мають офіційні документи, які віддзеркалюють реальні суспільні зв'язки і висвітлюють колективні думки щодо певних політичних, соціально-економічних явищ, подій, процесів. Головне їх призначення — інформувати про стан справ в основних сферах життєдіяльності суспільства та регулювати відносини між окремими індивідами, групами, спільнотами, соціальними інститутами тощо. Аналіз офіційних документів широко використовують у соціології політики, громадської думки, права, праці, медицини, молоді тощо.
Статистичні документи здебільшого містять певні узагальнення щодо найважливіших показників функціонування соціуму, окремих його частин. Вони можуть бути предметом самостійного аналізу, оскільки дають змогу дослідити певний процес або явище в динаміці, з'ясувати їх тенденції, доповнити характеристику досліджуваного явища, збагатити її історичним контекстом. Статистичні дані сприяють окресленню концептуальних рамок, реалізації конкретного дослідницького проекту. А щодо обліку населення, характеристик його життєдіяльності (реєстрація шлюбів, розлучень, народжуваності, смертності, міграції, умови і рівень життя), вони складають основу для оптимальної вибірки у соціологічному дослідженні.
У пізнанні соціальних реалій, особливо на мікрорі-вні, суттєвим є вивчення неофіційних документів, які є важливим джерелом відомостей про особливості суспільної свідомості, громадської думки, цінностей та установок, мотивів поведінки особистості. Вони збагачують інформацією щодо їх мобільності, соціалізації, індивідуалізації, адаптації, задоволеності різноманітними сферами життя тощо, а також чинників, що впливають на їх розвиток. Соціологи нерідко у своїх дослідницьких пошуках зосереджувалися на особистих документах. Так, на початку XX ст. відомий американський соціолог Уільям-Айзек Томас (1863— 1947) і відомий польський вчений Флоріан-Вітольд Знанецький (1882—1958) дослідили особисті документи польських емігрантів (листування селян-емігрантів з родичами, що залишилися у Польщі; архіви емігрантських газет; матеріали церковних парафій, земельних товариств, благодійних і судових організацій; унікальну автобіографію одного з селян, яка мала до 300 сторінок) для того, щоб описати їх становище у Європі та Америці.
Документальні джерела містять унікальну і різно-4 манітну інформацію про соціальні явища та процеси. Тому дуже важливо знайти адекватні методи, які б дали змогу отримати цю інформацію з достатньою надійністю, якісно інтерпретувати зміст документів відповідно до мети і завдань дослідження.
Оптимальний вибір методу аналізу документів передбачає дотримання таких вимог:
— визначення виду, форми документа, який підлягає аналізові під час дослідження;
— з'ясування загальної ситуації на момент створення документа, обставин його виникнення, історичного і соціального контексту;
— відмежування описів, певних подій від їх оцінок;
— встановлення надійності документа, його зв'язку з предметом дослідження;
— добір найбільш адекватного методу отримання первинних даних та їх аналізу;
— визнання того, що офіційні документи надійні
ші за неофіційні, особисті — за безособові, первинні — за вторинні.
Методи аналізу документальних джерел поділяють на неформалізовані (традиційні), які належать до якісних методів, та формалізовані, які належать до якісно-кількісних методів аналізу документів.
Неформалізований (традиційний) метод аналізу документів. Передбачає тлумачення документів (найчастіше унікальних, кількість яких незначна), з'ясування основних думок та ідей конкретного тексту через усвідомлення, інтерпретацію, узагальнення змісту та логічне обґрунтування певних висновків. Типовим прикладом неформалізованого (традиційного) аналізу документів є вивчення наукових публікацій та звітів щодо певної проблеми.
Під час його впровадження дослідник за допомогою аналітичних операцій повинен з'ясувати:
1. Що являє собою документ, який його історичний, соціально-політичний контекст?
2. Які чинники сприяли його появі?
3. Хто його автор, і з якою метою він створив документ (за текстом завжди стоять конкретні люди зі своїми інтересами, потребами, що завжди знаходить відображення у змісті документа)?
4. Наскільки надійний документ?
5. Яка достовірність зафіксованих у ньому даних, правдивість висвітлення фактів, змісту події, явища, процесу тощо?
6. Яка суспільна дія, громадський резонанс документа?
7. Яку оцінку можна дати логічним, мовним і стильовим особливостям документа?
Застосування неформалізованого (традиційного) методу аналізу документів передбачає висування певних гіпотез, вивчення сутності досліджуваного матеріалу. Велике значення при цьому відіграють як об'єктивні чинники (володіння навичками архіво- і джерелознавства, ознайомлення з досвідом і традиціями застосування цього методу в історичній, психологічній, юридичній науках, обізнаність щодо системи зберігання документів, правил користування архівними фондами тощо), так і суб'єктивні (інтуїція дослідника, критичне ставлення до документа, вміння логічно аналізувати текст і умови його появи, узагальнювати і складати висновки).
Цей метод аналізу документів має й певні недоліки, які передусім пов'язані з потенційною можливістю появи суб'єктивних зміщень у сприйнятті та інтерпретації тексту, що виникають через різноманітні причини — психологічні особливості дослідника, його вікові, статеві та національні ознаки, стан його фізичного та психічного здоров'я тощо. Суттєвими є й кількісні обмеження цього методу, оскільки його застосування можливе лише за аналізу незначного числа документів. Тому в соціології поряд з неформалізованим (традиційним) методом аналізу документів широко використовують формалізований метод аналізу документів.
Формалізований метод аналізу документів, або контент-аналіз. Це метод якісно-кількісного аналізу документів. Сутність його полягає в алгоритмізованому виокремленні в тексті певних елементів змісту згідно з метою та завданнями дослідження, класифікації виокремлених елементів відповідно до концептуальної схеми, їх підрахунку і кількісного представлення результатів. Завдяки цьому, по-перше, вдається уникнути суб'єктивізму у вивченні соціальної реальності, а по-друге, аналізувати, систематизувати і узагальнювати значні масиви документів.
Контент-аналіз ґрунтується на одноманітних стандартизованих правилах пошуку, обліку, обробки та обчислення кількісних показників, характерних для досліджуваного тексту. Його використання передбачає розгляд змісту тексту як сукупності повідомлень, подій, оцінок, міжособистісних стосунків, соціальних проблем, об'єднаних за допомогою єдиної концепції у певну цілісність. Хоча формально контент-аналіз і спрямований на вивчення тексту, головною його метою є дослідження віддзеркаленої в ньому соціальної реальності.
Потенційними об'єктами контент-аналізу можуть бути різноманітні документальні джерела, які містять текст: книги, періодичні видання, промови, урядові постанови, матеріали нарад, програми, листи тощо. Його використання є доцільним, якщо потрібен високий ступінь точності, об'єктивності аналізу матеріалу або якщо цей матеріал значний за обсягом і не систематизований. Ефективний він і в тих випадках, коли якісні характеристики, що їх вивчає дослідник, фігурують у досліджуваних документах з певною частотою. Без нього не обходяться під час дослідження мовних особливостей джерел інформації.
Застосування контент-аналізу потребує поряд з традиційними процедурами для всіх методів дослідження (розробка програми дослідження: визначення проблеми, об'єкта, предмета, мети, завдань дослідження, формування гіпотез; формування вибіркової сукупності; вибір типу вибірки; проведення необхідних розрахунків тощо), використання спеціальних прийомів, техніки. Методика контент-аналізу передбачає насамперед визначення категорій аналізу, які повинні бути адекватно відображеними у змісті

 

Таблиця 6
Класифікація видів документів

досліджуваного документа (категорія аналізу — це загальніші, ключові поняття, які відповідають дослідницьким завданням). Вони повинні визначати теоретичні поняття дослідження, мати відповідні ознаки (смислові одиниці) у тексті, можливості для однорідної реєстрації прикмет.
Після визначення категорії аналізу, їх інтерпретації, побудови теоретичної схеми дослідження настає процедура «накладання» згаданої схеми на конкретний текст. Тобто відбувається пошук для всіх категорій аналізу адекватних висловів у мові досліджуваних документів. Такі вислови є одиницями аналізу (смисловими одиницями). До них належать:
1. Окремі слова, словосполучення, терміни. Наприклад, економічні поняття: ринок, зайнятість, приватизація, управління тощо; політичні: демократія, референдум, вибори, влада тощо; моральні, правові поняття: закон, соціальні відхилення, норми, цінності тощо; соціальні: соціальний захист, соціальне самопочуття, бідність тощо.
2. Теми, повідомлення, висловлені у смислових образах, статтях, частинах тексту, які забезпечують повнішу характеристику змісту документа, ніж попередні одиниці аналізу. Так, теми, в яких розглядаються міжнародне становище України, перехід до ринкових
відносин, боротьба зі злочинністю, спосіб життя та здоров'я нації, її окремих спільнот, освіта, спорт, сімейні стосунки тощо, надають багатий матеріал для аналізу і подальших висновків відносно реальної соціальної ситуації, що склалася в Україні та окремих її регіонах.
3. Прізвища історичних діячів, політиків, видатних учених і діячів мистецтва, представників різноманітних соціальних спільнот, що є певним узагальненим типом діяча, якому притаманні певні соціальні риси. їх аналіз дає досліднику важливу інформацію про досліджувану історичну епоху, домінування конкретних політичних, соціально-економічних ідей, впливу певних діячів на формування громадської думки тощо. До цієї групи можна також віднести згадування організацій, закладів, інших соціальних інститутів.
4. Судження, закінчена думка, логічний ланцюг. Це найбільш складні одиниці аналізу, оскільки мають великий ступінь конструктивності. Їх структура є більш диференційованою, ніж в інших одиницях аналізу, і містить кілька елементів.
У більшості контент-аналітичних досліджень застосовують кілька одиниць аналізу. Визначивши одиницю аналізу, необхідно обрати й одиницю підрахунку. Найчастіше в соціологічних дослідження використовують такі загальні одиниці підрахунку:
1. Система підрахунку «час — простір». У даному разі за одиницю підрахунку беруть кількість зображень (знаків, квадратних сантиметрів площі та ін.). Для аналізу інформації радіо, телебачення за одиницю підрахунку беруть тривалість висвітлювання подій.
2. Наявність ознак у тексті. За такої системи підрахунку визначають наявність ознак (видів) певної характеристики змісту в кожній частині, на які поділений текст.
3. Частота появи одиниць підрахунку.
Проведення контент-аналізу потребує попередньої підготовки дослідницьких документів. Обов'язковими серед них є: класифікатор контент-аналізу, кодувальна картка, бланк контент-аналізу та інструкція кодувальнику, каталог (список) проаналізованих документів. Класифікатор контент-аналізу — загальна таблиця, яка містить список категорій і підкатегорій, присвоєні їм коди та одиниці аналізу.
Можна провести аналогію між класифікатором та анкетою, де категорії аналізу виступають у ролі запитань, а одиниці аналізу — у ролі відповідей на них.
Кодувальна картка — документ, який містить спеціальні таблиці для реєстрації одиниць аналізу.
Бланк контент-аналізу — методичний документ, в якому зафіксовані результати збору документальної інформації у змістовій або закодованій формі.
Інструкція кодувальнику — документ, який містить загальну характеристику документів, використаних як джерело інформації, принципи їх відбору для аналізу, опис одиниць аналізу і підрахунку.
До неї належать правила кодування, обґрунтування можливих труднощів, інколи — термінологічний словник категорій аналізу.
У дослідженнях великих текстових масивів передбачається розробка вибірки. Масив документів, об'єднаних загальною ознакою, є генеральною сукупністю, що підлягає аналізу. Для формування вибіркової сукупності використовують випадковий відбір. Застосування цілеспрямованого типу вибірки виключається у зв'язку з відсутністю даних про розподіл досліджуваних ознак у генеральній сукупності документів.
Соціологічне спостереження як метод збору первинної соціальної інформації
Спостереження як. один з найважливіших чинників людського існування допомагало первісній людини вижити за несприятливих умов, сприяло ЇЇ фізичному та розумовому розвитку, створило передумови для появи та подальшого розвитку техніки, науки, мистецтва тощо. Сучасна людина постійно спостерігає те, що відбувається навкруги, запам'ятовує, аналізує та пояснює побачене. Тобто спостереження є невід'ємним елементом сучасного людського життя, зміст якого полягає у безперервному зв'язку із навколишнім середовищем. Водночас спостереження — це один з найпоширеніших методів, який застосовується в дослідженнях багатьох наукових напрямів — технічних, природознавчих, гуманітарних — з метою отримання інформації про певні факти, явища, процеси, притаманні живій і неживій природі.
Соціологічне спостереження — метод збору наукової інформації, сутність якого полягає в безпосередній реєстрації фактів, явищ, процесів, що відбуваються у соціальній реальності.
Для соціологічного спостереження характерними є систематичність, планомірність, цілеспрямованість. Найважливішою його перевагою перед іншими соціологічними методами є синхронність з досліджуваним явищем, процесом. Це дає змогу безпосередньо вивчати поведінку людей за конкретних умов у реальному часовому просторі («саме те», «саме тут», «саме зараз»). За допомогою соціологічного спостереження вивчають діяльність окремих людей, статичні і динамічні процеси, що відбуваються у соціальній групі, спільноті. Процедура його передбачає здобуття де-тальнсї, первинної інформації, оскільки дані спостереження повніше віддзеркалюють живу соціальну реальність.
Метод спостереження ефективно застосовують у дослідженнях поведінки окремих індивідів, соціальних груп, спільнот у різноманітних сферах — на виробництві (реакція трудового колективу на умови, організацію праці, ставлення до існуючої системи оплати праці, стосунки робітників з керівництвом, конфліктні ситуації тощо), навчанні (поведінка учнів, студентів на заняттях, їх підготовленість до занять, інтерес до матеріалу, що викладається, стосунки між ними і викладачем, згуртованість учнівської, студентської групи тощо), громадському житті (участь населення у різних формах суспільно-політичної діяльності — зборах, мітингах, демонстраціях, страйках тощо), дозвіллі (зміст і структура вільного часу, реальні та бажані види дозвілля, інтереси, потреби та інфраструктура вільного часу тощо).
Використання методу спостереження ефективне у таких випадках:
1. У процесі отримання попередньої інформації, не обхідної для уточнення напрямів запланованого дослідження, оскільки професійно проведене спостереження надає досліднику нові характеристики досліджуваного об'єкта, допомагає звільнитися від традиційного підходу до вирішення соціальної проблеми.
2. Для отримання ілюстративних даних, які суттєво доповнюють статистичний аналіз даних, одержаних за допомогою масового опитування.
3. За умови, що саме спостереження є найпридатнішим, найефективнішим методом досягнення цілей дослідження, перевірки вироблених гіпотез.
Загалом соціологічне дослідження, в якому застосовують спостереження, планують і проводять у такій самій послідовності, як і інші дослідження, включаючи етапи, процедури щодо програмного забезпечення й розробки інструментарію. Конкретні зміст і спрямованість кожного етапу підготовки та проведення дослідження залежать від особливостей досліджуваної проблеми та самого методу спостереження.
Плануючи використання цього методу, звертають увагу на його сутнісні характеристики, які одночасно є його перевагами, оскільки спостереження:
— наводить характеристику об'єкта спостереження: кількість осіб, що беруть участь у досліджуваній ситуації, соціально-демографічна структура групи, особливості стосунків, розподіл у ній тощо;
— описує місце проведення спостереження, типову поведінку членів групи, а також відхилення у ній;
— встановлює мету діяльності групи, а також співвідношення загальної мети з цілями учасників групи; — описує соціально-психологічний клімат у групі, соціальну поведінку, мотиви і стимули діяльності її учасників;
— встановлює частоту і тривалість елементів досліджуваної ситуації, їх повторюваність, унікальність, типовість і на цій підставі складає висновки щодо випадковості чи закономірності соціальної ситуації, яка підлягає дослідженню.
Водночас спостереженню властиві певні об'єктивні та суб'єктивні недоліки. До об'єктивних недоліків спостереження належать обмеженість, локальність висновків стосовно досліджуваної соціальної ситуації, що ускладнює узагальнення отриманих даних, поширення їх на великі масиви. Нерідко буває складно, а то й неможливо повторно зареєструвати один і той самий соціальний об'єкт, оскільки на нього весь час впливають різноманітні соціальні чинники, які змінюють його, додають йому інших ознак.
Група суб'єктивних недоліків зумовлена тісним зв'язком спостерігача з об'єктами спостереження, оскільки він спостерігає факти, події, явища і процеси, притаманні суспільству, до якого належить сам. Крім того, спостерігач має певний світогляд, соціальний статус, інтереси, що позначається на сприйнятті, розумінні, оцінці спостережуваних явищ, процесів дійсності й відповідно на його висновках щодо побаченого.
Певну роль відіграють емоційність, попередні установки спостерігача щодо досліджуваної ситуації. Якщо він ще до спостереження має певні думки, міркування про об'єкт дослідження (вони можуть бути позитивні або негативні), це може суттєво вплинути на процедуру спостереження, знизити об'єктивність отриманих даних. Зниження об'єктивності інформації можливе, якщо об'єкти дослідження, знаючи, що за ними ведеться спостереження, істотно змінюють характер своїх дій, поводяться нетрадиційно. На результати спостереження впливають настрій, здоров'я спостерігача, інші ситуативні чинники, які дуже важко передбачити і врахувати.
Види спостереження класифікують, спираючись на різні підстави.
За ступенем формалізації виділяють структуроване і неструктуроване спостереження. Структуроване спостереження застосовується тоді, коли дослідник має достатньо інформації щодо об'єкта дослідження і може заздалегідь виокремити всі важливі елементи досліджуваної ситуації, розробити чіткий план, спеціальні документи для реєстрації фактів, подій, явищ, процесів, надати чіткі інструкції спостерігачам. Неструктуроване спостереження не передбачає чіткого плану дій спостерігача, а лише визначення загальних рис ситуації. Найчастіше його застосовують у пошукових та розвідувальних дослідженнях.
За місцем проведення виділяють польове та лабораторне спостереження. Польове спостереження застосовують у реальній життєвій ситуації, використовуючи робоче приміщення або приміщення для зборів, аудиторію тощо. Лабораторне спостереження передбачає, що умови його проведення визначає і створює дослідник. Часто його проводять з використанням допоміжних технічних засобів — фотоапаратів, магнітофонів, відеомагнітофонів, кінокамер тощо.
За ступенем участі спостерігача в досліджуваній ситуації розрізняють невключене і включене спостереження. За невключеного спостереження дослідник перебуває поза процесом чи явищем, які вивчає, будучи стосовно них зовнішнім спостерігачем. Таким є спостереження за масовими процесами (зборами, демонстраціями, мітингами), коли спостерігач перебуває на достатній відстані від об'єкта спостереження, щоб зафіксувати весь перебіг процесу, а також спостереження, мета якого — описати ситуацію в певній соціальній групі, наприклад соціально-психологічну атмосферу в студентській групі. За включеного спостереження дослідник певною мірою є учасником досліджуваного процесу. Ступінь такої включеності може мати досить широкий діапазон: від пасивного спостереження, яке близьке до невключеного, до активного, коли дослідник настільки зливається з групою дослідження, що там починають вважати його «своїм» і відповідно до нього ставитися. Існують різні типи включеного спостереження. Один з найпоширеніших — коли спостерігач і його дослідницька мета невідомі тим, за ким він спостерігає. На виробництві він може виступати в ролі практиканта чи стажера, а спостерігаючи за лекціями, зборами, дискусіями — в ролі звичайного учасника. В інших випадках дослідник, не приховуючи своєї ролі, за згодою колективу спостерігає за його життям протягом певного часу, маючи можливість спілкуватися з його членами, брати участь в обговоренні різноманітних проблем. Незважаючи на форму, включене спостереження завжди мусить бути морально обґрунтованим. Не можна спостерігати за фактами, подіями, явищами, які люди спеціально приховують від сторонніх. Необхідно також уникати оприлюднення здобутої у спостереженні інформації.
За регулярністю виділяють систематизовані й неси-стематизовані спостереження. Систематизовані проводять регулярно протягом певного періоду. Вони можуть бути тривалими, безперервними або циклічними, відбуватися у встановлені терміни, наприклад, два рази на тиждень — у понеділок і середу. Несистемати-зовані спостереження проводять стосовно соціальної ситуації, дослідження якої не планувалося.
За метою, характером об'єкта спостереження поділяють на монографічні, пошукові, самоспостереження. Монографічні спостереження охоплюють велику кількість різноманітних взаємопов'язаних соціальних явищ. Пошукові спостереження використовують з метою пошуку певних фактів, необхідних для вирішен-\ня поставлених цілей і завдань дослідження. Цікавою формою спостереження є самоспостереження, яке здійснює сам об'єкт дослідження, здатний до контролю за своїми емоціями, психомоторними діями, соціальною поведінкою тощо. Воно є цінним методом, оскільки дає змогу заглянути у приховану сферу досліджуваного соціального процесу.
Вибираючи для дослідження конкретний вид спостереження, враховують як загальні його особливості, так і позитивні та негативні риси.

Обробка та аналіз соціальної інформації

Опис інформації та обчислення узагальнюючих параметрів
В емпіричній соціології нагромаджено немало статистичних процедур, за допомогою яких розрізнені дані, що містяться в окремих анкетах чи інших матеріалах соціологічних досліджень, адаптують для узагальнення, опису, аналізу, наукової інтерпретації. За результатами узагальнень складають певні висновки, вирішуючи завдання, поставлені у дослідженні. Внаслідок цих процедур з'являється реальна змога з'ясувати тенденції у досліджуваних процесах, явищах, виробити прогнози і практичні рекомендації, що відкривають вихід соціальної інформації у соціальну практику. Найчастіше статистичні методи аналізу соціальної інформації використовують для:
— опису інформації та обчислення узагальнюючих параметрів (одновимірна статистика);
— виміру зв'язку між окремими ознаками, отриманими у відповідях на різні запитання анкети, якщо як метод збору даних застосовувалося опитування, або контент-аналіз текстів ЗМІ, якщо використовувався метод аналізу документів (двовимірна статистика);
— проведення складних математичних процедур, які дають змогу проаналізувати водночас кілька взаємопов'язаних ознак (багатовимірна статистика).
Застосування методів математичної статистики забезпечує:
— стислий опис первинної соціологічної інформації, обчислення одновимірних розподілів, наочне уявлення її у вигляді таблиць, графіків, діаграм;
— обчислення зв'язків між ознаками досліджуваного суспільного явища, оцінку їх за допомогою статистичних коефіцієнтів зв'язку, застосування кореляційного, регресійного аналізу тощо;
— встановлення латентних (прихованих) факторів, які визначають взаємозв'язки всередині групи, ознак досліджуваного явища (факторний, латентно-структурний аналіз);
— класифікацію ознак та об'єктів, побудову типологій (кластерний аналіз, дискримінантний аналіз, факторний аналіз);
— перевірку (підтвердження чи спростування) вихідних гіпотез дослідження, формулювання нових проблем;
— вироблення коротко- і довгострокових прогнозів щодо функціонування та розвитку певного суспільного явища.
Використання методів математичної статистики передбачає певний набір попередніх процедур, до яких належать: підготовка анкети, іншого первинного матеріалу до обробки, яка може здійснюватися вручну чи автоматизовано; вибір рівня майбутнього аналізу (описовий чи пояснювальний); вибір конкретних статистичних процедур для обробки інформації.
В емпіричному дослідженні соціолог вивчає певну множину об'єктів, наприклад, колектив працівників підприємства. Кожному елементу множини притаманні певні властивості (ознаки), скажімо, стать, вік, задоволеність умовами праці. Кожний об'єкт має певне значення за кожною ознакою. Так, працівник має одне з двох можливих значень ознаки «стать» (чоловіча або жіноча), одне з трьох можливих значень ознаки «задоволеність умовами праці» (задоволений, не зовсім задоволений, зовсім незадоволений), певне значення ознаки «вік» (число повних років від 18 до 80) та ін.
Як правило, для спрощення обробки всі значення ознак кодують числами, тому дані для обробки становлять прямокутну таблицю (матрицю) чисел. Кожний рядок цієї таблиці відповідає одному об'єкту, а кожний стовпчик — певній ознаці. На перетині певного рядка та стовпчика цієї таблиці знаходиться значення певної ознаки певного об'єкта.
Ознаки поділяють на якісні та кількісні. Якісні ознаки не мають кількісного виразу («стать», «задоволеність умовами праці»). Кількісні ознаки мають одиниці вимірювання. Наприклад, одиницею вимірювання кількісної ознаки «вік» є рік, «заробітна плата» — гривня. Ці ознаки ще називають ознаками, заданими у метричній шкалі.
При кодуванні значень якісної ознаки числами можливі два суттєво відмінні варіанти. У першому значення якісної ознаки можна впорядковувати, тобто для будь-якої пари значень можна зазначити, яке з них відповідає сильнішому виявленню ознаки. Наприклад, значення «задоволений» відповідає інтенсивні-шому виявленню ознаки «задоволеність умовами праці», ніж значення «не зовсім задоволений». У такому разі доцільно і числові коди добирати так, щоб сильнішому виявленню ознаки відповідало більше число. Так, для ознаки «задоволеність умовами праці» можна обрати такі числові коди значень: 3 — «задоволений»; 2 — «не зовсім задоволений»; 1 — «зовсім незадоволений». Такі якісні шкали ще називають порядковими шкалами, або шкалами рангів. У другому випадку значення якісної ознаки не піддаються жодному змістовному впорядкуванню. Наприклад, ознака «стать» містить два значення — «чоловіча» та «жіноча». Для значень ознак такого типу можна добирати будь-які числові коди. Головне — щоб різні значення мали різні коди (тобто не можна кодувати два різні значення ознаки одним числом). Такі якісні шкали ще називають номінальними шкалами. Як правило, для кодування значень ознак у номінальних шкалах використовують цілі додатні числа — 1, 2, 3 і т. д.
Соціологові постійно доводиться при складанні програми дослідження обирати (або навіть самостійно конструювати) шкали. Від того, наскільки вдало це буде зроблено, значною мірою залежить результат опрацювання отриманих даних. Крім того, вибір математичного методу аналізу даних тісно пов'язаний зі шкалами відповідних ознак. Якщо такий метод не відповідає даним, це дуже суттєва методична помилка, що може звести нанівець роботу зі збору даних та обчислення результатів.
Щоб первинні дані можна було використовувати для змістового аналізу і висновків, вони повинні бути незалежно упорядковані та опрацьовані. З цією метою застосовують спеціальні статистичні методи — групування, обчислення узагальнюючих параметрів та коефіцієнтів, кореляційний, кластерний, факторний аналізи та ін. Незалежно від методу аналізу, опрацювання даних починають з попереднього впорядкування інформації, здебільшого за допомогою статистичного групування та побудови статистичних таблиць.
Структуру сукупності об'єктів з точки зору однієї виокремленої ознаки доцільно вивчати за таблицею, в якій для кожного з можливих значень ознаки зафіксовано, скільки разів зустрічаються в сукупності об'єкти, що мають відповідне значення. Таку таблицю називають таблицею одновимірного розподілу, однови-мірною таблицею, варіаційним рядом. Наприклад, для ознаки «задоволеність умовами праці» одновимірна таблиця може мати такий вигляд:
Таблиця 7
Ознака: «Задоволеність умовами праці»

Кількість об'єктів — 357. Для 348 об'єктів (що становить 97,48% від загальної сукупності) відоме значення ознаки «задоволеність умовами праці». Для інших об'єктів сукупності (в даному разі їх 9) значення цієї ознаки невідоме (наприклад, інформація зібрана методом опитування, і деякі працівники підприємства не захотіли відповідати на поставлене питання). Аналіз таблиці свідчить, що задоволених умовами праці — 45 (12,60% від загальної сукупності та 12,93% від кількості працівників, які відповіли на поставлене запитання). Переважна більшість працівників повністю або частково не задоволена умовами праці.
В одновимірній таблиці часто перший або другий стовпчики відсутні (тобто в таблиці зазначають або самі значення, або їх коди);
Неможливо перелічити всі можливі значення ознак, заданих у метричних шкалах. Отже, неможливо і безпосередньо побудувати одновимірну таблицю. За таких обставин усі можливі значення ознаки розбивають на інтервали, а потім будують таблицю. Так, для сукупності працівників даного підприємства всі значення ознаки «вік» перебувають між віком наймолодшого робітника (припустимо, 18 років) та віком найстаршого робітника (припустимо, 68). Розіб'ємо їх на 4 інтервали: від 18 до 25 років, від 26 до 40 років, від 41 до 59 років та від 60 до 68 років. Тоді одновимірна таблиця, що демонструє структуру сукупності працівників за віком, матиме такий вигляд:
Таблиця 8

казники варіації ознак. Для кількісних ознак — це дисперсія, середнє квадратичне відхилення, коефіцієнт варіації. Для якісних ознак розроблені спеціальні індекси якісної варіації. Чим більше значення відповідного показника варіації, тим розсіяніші навколо середнього значення реальні значення ознаки, а отже, тим з більшою обережністю потрібно оперувати із середнім значенням при побудові змістових висновків.
Межі варіації також дають змогу оцінити, наскільки однорідною за певною ознакою є сукупність. Якщо сукупність за певною ознакою неоднорідна, може постати потреба поділити цю сукупність на кілька однорідних за цією ознакою частин та аналізувати кожну з них окремо. Припустимо, що вивчається задоволеність умовами праці на певному підприємстві. З логічних міркувань або за результатів попередніх досліджень відомо, що заробітна плата працівника впливає на його задоволеність умовами праці. Нехай коефіцієнт варіації заробітної плати для всієї сукупності працівників дорівнює 0,7. Тоді необхідно поділити всю сукупність працівників на групи, приблизно однакові за рівнем заробітної платні (щоб у кожній групі коефіцієнт варіації зарплати був нижчим від 0,4), та аналізувати задоволеність умовами праці окремо у кожній з них.
У цій таблиці відсутній стовпчик, в якому зазначені коди інтервалів, а оскільки відомий вік усіх працівників (є відповідні значення для всіх об'єктів), тому третій і четвертий стовпчики збігаються. Метрична ознака розбита у даній таблиці на різні за розміром (нерівномірні) інтервали. А нерідко доцільно розбивати весь діапазон значень на інтервали однакової довжини (рівномірні інтервали).
Для полегшення аналізу великої кількості таблиць та забезпечення можливості порівняння кількох з них обчислюють узагальнюючі характеристики рядів розподілу. Найчастіше використовують характеристику «середнє значення ознаки». Для кількісної ознаки обчислюють її середнє арифметичне значення щодо всіх об'єктів сукупності. Для якісних ознак такою узагальнюючою характеристикою ряду є «мода» — значення, що найчастіше зустрічається в одновимір-ній таблиці.
Коефіцієнт зв'язку між двома ознаками. Кореляційний і регресійний аналіз
Одним з важливих завдань аналізу є встановлення та оцінка взаємозв'язків між окремими ознаками для певної сукупності об'єктів. Цю роботу починають з побудови кореляційних таблиць (таблиць спряженості двох ознак, двовимірними таблицями). Вони дають змогу впорядковувати інформацію про розподіл сукупності об'єктів за двома ознаками. Такі таблиці мають прямокутну форму. Кількість рядків у них дорівнює кількості можливих значень однієї ознаки, а кількість стовпчиків — кількості можливих значень другої ознаки. У таблиці 9 у клітинці на перетині другого рядка і третього стовпчика знаходиться число 42 (в центрі клітинки) — кількість робітниць (значення ознаки «стать» — «жіноча»), що незадоволені умовами праці (значення ознаки «задоволеність умовами праці» — «незадоволений»).
Таблиця 9
Двовимірна таблиця (ознаки «Стать» та «Задоволеність умовами праці»)

Крім того, двовимірна таблиця, як правило, містить ще один додатковий стовпчик і ще один додатковий рядок — так звані маргінальні стовпчик і рядок. У таблиці маргінали позначені словом «Всього». Кожна клітинка маргінального стовпчика містить суму чисел відповідного рядка, тобто кількість об'єктів, що мають відповідне значення першої ознаки (незалежно від того, якого значення для цих об'єктів набуває друга ознака), а також відсоток, який становить це число щодо загальної кількості об'єктів. Так, з маргінального стовпчика таблиці бачимо, що на підприємстві працює 136 жінок (39,08% загальної кількості працюючих). Маргінальний рядок містить відповідні суми стовпчиків таблиці.
У кожній клітинці таблиці, як правило, записують відсоток стосовно відповідного значення в маргінальному стовпчику (цей відсоток записують вище від самого числа) та відсоток стосовно відповідного значення в маргінальному рядку (записують нижче від числа). Якщо знову повернутися до клітинки в другому рядку третього стовпчика таблиці, побачимо, що кількість незадоволених умовами праці жінок (таких на підприємстві 42) становить 30,88 % від загальної кількості жінок (всього на підприємстві 136 жінок) та 77,78% від загальної кількості незадоволених умовами праці (всього умовами праці на підприємстві не задоволені 54 працівники).
Числа в таблиці свідчать, що серед жінок відсоток незадоволених умовами праці на підприємстві значно вищий, ніж серед чоловіків. Отже, є підстави для гіпотези, що стать працівника та його задоволеність умовами праці взаємопов'язані.
Вміння читати двовимірні таблиці приходить з досвідом. Нелегко знаходити закономірності в досить великих за розміром таблицях. Крім того, далеко не завжди зв'язок між ознаками простежується. Тому на практиці наявність зв'язку між двома ознаками встановлюють за допомогою так званого критерію %2, який базується на аналізі частот, записаних у клітинках таблиці. Це дає змогу дійти висновків про те, чи можна висувати та аналізувати гіпотезу про наявність зв'язку між двома ознаками.
Застосовуючи зазначений критерій, необхідно обчислити коефіцієнт хі-квадрат за формулою (формула залежить від частот у клітинках таблиці та маргінальних частот), а одержане значення порівняти з табличним (критичним). При цьому слід мати на увазі певний рівень значущості (ймовірність прийняття хибного рішення) — в соціології, як правило, 0,05 або 0,01. Крім того, табличне значення залежить від кількості ступенів свободи, що визначають за кількістю рядків і стовпчиків таблиці. Отже, для заданого рівня значущості та кількості ступенів свободи необхідно знайти в таблиці критичне значення і порівняти його з обчисленим. Якщо обчислене значення більше від критичного, то факт існування зв'язку можна вважати встановленим.
Силу зв'язку можна оцінити обчисленням та аналізом коефіцієнтів спряженості (Пірсона, Чупрова, Крамера). Значення цих коефіцієнтів перебувають в інтервалі від нуля до одиниці та мають такий зміст: чим ближче значення до одиниці, тим тісніший зв'язок. Якщо обидві ознаки, між якими вивчають зв'язок, мають лише по два значення (тобто фіксують наявність або відсутність даної ознаки в об'єкті), то для таких «чотириклітинкових» таблиць обчислюють коефіцієнти асоціації та контингенції.
Якщо певному значенню однієї величини відповідає сукупність значень другої, то між цими двома величинами існує кореляційний зв'язок. Він виявляється тоді, коли на досліджуване явище впливає не один, а багато чинників. Наприклад, стаж впливає на продуктивність праці, але не остаточно визначає її, бо залежить від рівня освіти, віку, кваліфікації працівника та інших факторів. Оскільки явища суспільного життя складні та багатофакторні, зв'язок між ознаками в соціології практично завжди кореляційний.
Якщо кожному значенню однієї ознаки відповідає сукупність значень другої ознаки, близько розміщених біля свого середнього значення (тобто всі значення сукупності не дуже відрізняються від свого середнього арифметичного), то такий кореляційний зв'язок вважають сильнішим. Кількісно силу кореляційного зв'язку оцінюють за допомогою коефіцієнтів кореляції.
Для кількісних ознак часто використовують коефіцієнт Пірсона (г), який оцінює силу зв'язку за лінійної кореляції (тобто в припущенні, що значення однієї ознаки пов'язані з відповідними середніми другої ознаки лінійною залежністю). Всі значення коефіцієнта кореляції Пірсона належать інтервалу від -1 до 1. Знак коефіцієнта показує напрям зв'язку: додатне значення свідчить про «прямий» зв'язок (зростання однієї ознаки зумовлює зростання другої), від'ємне значення — про «зворотний» зв'язок, а значення «О» — про відсутність лінійного кореляційного зв'язку. Наприклад, зв'язок між заробітною платою робітника та кількістю виготовлених ним деталей — прямий, а між заробітною платою та кількістю бракованих деталей — зворотний. При г =1 або г = -1 маємо функціональний зв'язок між ознаками (тобто кожному значенню однієї ознаки відповідає одне значення другої ознаки і ці значення пов'язані лінійною залежністю). Отже, чим далі значення коефіцієнта Пірсона від нуля (чим більша його абсолютна величина), тим тісніший лінійний кореляційний зв'язок існує між ознаками. Але якщо г = 0, то це означає відсутність лише лінійного зв'язку, а не відсутність зв'язку між ознаками взагалі: зв'язок може існувати, але нелінійний. Для оцінювання сили нелінійного зв'язку використовують кореляційне відношення, що набуває значення між 0 та 1 (0 означає відсутність зв'язку, 1 — функціональний зв'язок).
Для ознак, заданих у порядкових шкалах, обчислюють рангові коефіцієнти кореляції (Спірмена та Кендела), які також набувають значення між -1 та 1 та інтерпретуються так само, як і коефіцієнт кореляції Пірсона.
Встановлення кореляції між двома ознаками ще не означає встановлення причинного зв'язку між ними. Це лише свідчення того, що одна з ознак частково спричинила іншу або обидві ознаки і є наслідком деяких спільних для них причин. Зауважимо, що кількісна оцінка кореляційних зв'язків не може замінити спеціальних знань, але може допомогти дослідникові відкинути несуттєві зв'язки, чіткіше окреслити напрям пошуків, порівняти вплив різних чинників тощо. Крім того, коефіцієнти часткової кореляції дають змогу оцінити зв'язок між двома ознаками, усуваючи вплив однієї або кількох інших ознак. Якщо після усунення впливу третьої ознаки коефіцієнт кореляції між двома ознаками збільшується, то третя ознака послаблює зв'язок, а якщо зменшується, то саме ця третя ознака певною мірою спричиняє наявність цього зв'язку (тобто зв'язок, можливо, є лише наслідком впливу цієї третьої ознаки). Обчислити коефіцієнти часткової кореляції досить складно через коефіцієнти кореляції Пірсона. Обсяг обчислень зростає з кількістю тих ознак, вплив яких бажають усунути. Силу спільного зв'язку сукупності ознак дає змогу оцінити коефіцієнт множинної кореляції.
Методи регресійного аналізу забезпечують не тільки оцінку сили зв'язку між двома ознаками, а й встановлення виду цього зв'язку у вигляді рівняння (рівняння регресії), що описує залежність між середнім значенням однієї ознаки (залежної, поведінку якої вивчають) та значеннями певної сукупності ознак (незалежних, вплив яких на залежну ознаку намагаються оцінити). У соціологічних дослідженнях, як правило, відбувається пошук такої залежності у лінійному вигляді (у вигляді лінійного рівняння), тому йдеться про рівняння багатовимірної (множинної) лінійної регресії.
Знання залежності у вигляді рівняння дає змогу не тільки пояснювати поведінку залежної ознаки, а й прогнозувати її значення за різних змін значень незалежних ознак. Наприклад, на основі аналізу факторів, що впливають на рівень заробітної плати на підприємстві, було побудовано рівняння лінійної регресії: у = 4,27 xt ■ 1,83 х -9,20. Воно описує зв'язок між заробітною платою у (залежна ознака, вимірюється в гривнях) і двома незалежними ознаками працівника: стаж Xj (вимірюється в роках) та освітній рівень х2 (вимірюється в роках). Аналіз цього рівняння наводить на думку, що зростання трудового стажу працівника на один рік зумовлює зростання його середньої заробітної плати на 4,27 грн., а зростання освітнього рівня на один рік — зростання середньої заробітної плати лише на 1,83 грн. Отже, на даному підприємстві трудовий стаж суттєвіше впливає на середню заробітну плату працівника, ніж його освітній рівень. Якість рівняння регресії (наскільки точно рівняння регресії описує зв'язок між ознаками) оцінюють коефіцієнтом множинної кореляції.
Суттєвим для одержання надійних, статистично обґрунтованих результатів є оцінка значущості статистичних показників. Це — комплекс математичних процедур, що дають змогу відповісти на низку питань щодо розрахованих статистичних показників і параметрів вибіркової сукупності. Так, обчисливши коефіцієнт кореляції між двома ознаками та одержавши число, що не дорівнює нулю, цілком логічно постають запитання: чи справді цей коефіцієнт суттєво відрізняється від нуля (а отже, фіксує наявність лінійного кореляційного зв'язку), чи ця різниця випадкова і спричинена лише похибкою нашої вибірки? Відповідь на них можна дати, оцінивши значущість відмінності коефіцієнта кореляції від нуля і звернувши особливу увагу на обсяг вибірки та рівень значущості (ймовірність прийняття хибного рішення). Ця процедура така ж, як і процедура застосування критерію х2> і дає змогу обчислити за певною формулою критерій. Одержане ж значення порівнюється з табличним. На основі результатів порівняння і робиться висновок.
Крім оцінки значущості відмінності від нуля коефіцієнта кореляції між двома ознаками, часто застосовують і процедури оцінки значущості різниці між двома відсотками (наприклад, різниці між відсотками не-задоволених умовами праці на даному підприємстві серед жінок і чоловіків), різниці між двома середніми (між середньою заробітною платою на одному та іншому підприємствах), двох коефіцієнтів кореляції. Для кожної такої задачі існують формула обчислення критерію та статистичні таблиці, якими користуються для порівняння.
Методи багатовимірної статистики: факторний і кластерний аналіз
Якщо аналіз даних передбачає використання великої кількості взаємопов'язаних ознак, доцільно застосувати спеціальні методи та алгоритми багатовимірної статистики. Ці методи потребують значних обчислень, для ефективного застосування яких необхідно мати обчислювальну техніку та спеціальне програмне забезпечення. Серед методів багатовимірної статистики найуживанішими є факторний та кластерний аналіз.
Суть факторного аналізу полягає в тому, що групу сильно скорельованих ознак можна пояснити та описати невеликою кількістю прихованих (латентних) факторів, які безпосередньо не спостерігаються, але розкривають значення ознак цієї групи. Наприклад, за такими ознаками, як «кількість прочитаних книг», «кількість книг у домашній бібліотеці», «кількість відвідувань театрів і музеїв», приховано фактор, який можна було б назвати «рівень культурного розвитку особистості». Факторний аналіз дає змогу виявити ці латентні фактори, описати залежність між ними та первинними ознаками, обчислити значення всіх побудованих таким чином факторів для кожного об'єкта. В результаті виникає можливість без значних втрат інформації перейти від аналізу великої кількості первинних ознак до аналізу порівняно невеликої кількості факторів.
Алгоритми кластерного аналізу дають змогу поділити сукупність об'єктів на однорідні за певним формальним критерієм подібності групи (кластери). Основною властивістю цих груп є те, що об'єкти, які належать одному кластеру, подібніші між собою, ніж об'єкти з різних кластерів. Таку класифікацію можна виконувати одночасно за досить великою кількістю ознак. Наприклад, відомо чимало статистичних показників, які характеризують рівень соціально-економічного розвитку адміністративних районів країни: кількість населення, кількість безробітних, протяжність шосейних доріг, кількість квадратних метрів житла на одну людину тощо. Для організації опитування необхідно згрупувати райони у більші утворення (регіони), але варто зробити це так, щоб у кожному такому регіоні були райони, близькі за своїм соціально-економічним розвитком. Це дасть змогу вибрати в такому регіоні один типовий район і результати опитування в ньому узагальнити щодо всього регіону. Таке групування може бути ефективно проведене методом кластерного аналізу, оскільки у даному разі враховується та узагальнюється велика кількість показників.
Підсумок аналізу та інтерпретації соціологічних даних набуває форми документів: звіту за результатами дослідження, інформаційної чи аналітичної довідки. Вони містять відомості, висновки та рекомендації для прийняття практичних (управлінських) рішень. У науково-дослідному плані — це банк соціологічних даних наукового аналізу.






Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2015-11-05; Мы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 394 | Нарушение авторских прав


Поиск на сайте:

Лучшие изречения:

Сложнее всего начать действовать, все остальное зависит только от упорства. © Амелия Эрхарт
==> читать все изречения...

2189 - | 2073 -


© 2015-2024 lektsii.org - Контакты - Последнее добавление

Ген: 0.012 с.