Мазур

10.03.14 Вторая пара на первой не была

Второй этап – определение объемы выборки.

Нужно обосновать сколько единиц наблюдения мы будем исследовать. (сколько личны дел, или анкет).

Важен тем, что от объема выборки зависит ее репрезентативность.

Можем использовать формулы для расчета объема выборки. Она дает удачный результат.

*1

вторая группа методов – приближенные.

один метод в рамках социологии. Второй в рамке статистики. Зависит от объекта исследования. Метод называется – таблица достаточно больших чисел.

*2

Второй метод социологический. В Зависимости от генеральной совокупности

*3

Формирование выборочной совокупности. Отобрать единицы наблюдения. Если социол. опрос – то это люди.

Случайная выборка. Именно она рассматривается как предпочтительный вариант. Это та, которая реализует случайный принцип отбора, при котором любая единица совокупности должна иметь равный шанс попасть в выборку. Правильной по сути считается случайная выборка.

Методы случайного отбора. Их 4 основных.

1. Собственно, случайный отбор – эталонный вариант. На основе случайного принципа. Пр. Принцип лотереи. Это не хаотичный отбор. Заложен алгоритм. Вся генеральная совокупность нумеруется. Делаем фишки с номерами, загружаем в барабан и вытягиваем определенное число. Можно использовать таблицу случайных чисел или таблицу случайных чисел. В социологии часто используются такие алгоритмы. Если систематизировано по алфавиту. Либо даты рождения. Требует обоснования.

2. Механическая выборка. Реализует след. алгоритм. Из каждой группы единица. Часто в том случае если нужно обеспечить пропорциональность отбора. *4 Если по возрасту, то берем из середины группы в списке. Или фамильярные списки и систематизировать их по классу.

3. Типическая выборка. Используется при изучении сложных объектов. Включает след этапы. Генеральная совокупность делится на типические группы. Определяется удельный вес этих групп. Затем из каждой группы с учетом этой квоты отбираются по случайному или механическому принципу. *5

4. Гнездовая или серийная выборка. Здесь отбираются группы единиц наблюдения, которые естественно сложились. Несет наибольшую ошибку. Методы случайного отбора. Получаем случайную выборку.

Основа выборки – перечень. Иногда ее нет. Тогда

Целевая выборка. В социологии распространена. Отличается от случайной тем, что ориентируется на преднамеренный целевой отбор.

Всегда целевой отбор используют, когда генеральная совокупность не определена, и основа выборки отсутствует.

1.Используем выборку доступных случаев. В социологии берутся те единицы, которые достижимы для исследования. Это типичный вариант для тех, кто занимается устной историей. Пр. сбор воспоминаний ветеранов. Принцип доступности – вариант «снежного кома» - опрашиваемый, опрашивает своих знакомых.

2.Выборка типичных случаев. Осн. ориентир отбора – создание среднестатистического описания и портрета наблюдения. Если есть представления о типичном варианте, можно заложить отбор типичных случаев. Реализуется не так часто. Среднетипичные случаи определяются на основе многочисленных замирений.

3.Квотная выборка. Составляется статистическая модель генеральной совокупности, которая хар-ет структуру и доли единиц наблюдения. На улице, когда опрашивают (там критерии у него записаны) определяют подходит ли под квоту. Так же можно реализовать при работе с ист. источниками. Очень часто используется и в маркетинговых исследования. Требует полного владения информации о генеральной совокупности.

4 этап выборочного исследования. Доказательство репрезентативности сформулированной выборочной совокупности. *6

Для случайной – надо вначале оценить корректность случайного отбора. Не было ли смещений. Того, чтобы вместо случайного провели целевой. Смещение – результат смещение процедур. Понять в чем причина смещения. Американский барабан пример. Рука не доставала. Преобладали последние месяцы.

Ошибка выборки формула *7.

Ошибка выборки зависит от объема выборки (чем больше объем, тем меньше ошибка), зависит от вариативности (это сигма), чем разнороднее, тем больше ошибка. Зависит от способа отбора. Самая большая ошибка у гнездовой выборки. От метода отбора зависит.

При анализе целевой все строится на оценке пропорциональности. Средние показатели по выборке сравниваются со средними показателями по генеральной совокупности. Уочнение генеральной совокупности.

Следующий этап – анализ самой выборочной совокупности (5 этап). Изучение выборки осущ-ся с помощью относительных показателей. Либо средних показателей.

Т.о. выборка нужна при работе с массовым источником или устной историей.

17.03.14 Опоздала.

Методы сбора истор. информации:

-Методы анализа документов.

-Методы опроса

-Методы наблюдения

Методы анализа документов. Под документом мы понимаем письменный документ. Документ – информация, закрепленная на материальном носители для передачи в пространстве и времени. Сюда можно и фотодокументы и др. не тексты. Для анализа документа используем опр. методы. Используем традиционные методы – это методы, основанные на понимании и чтении текста. Документ создается с какой-то целью, каким-то автором. Автор реализует опр. инф. процесс, он ее кодирует в символах своего времени. Потом документ живет своей жизнью, его части могут исчезнуть. Историк потом воспринимает документ через призму уже своего времени. 2 семантических барьера. 1 – насколько автору удалось свои идеи выразить, 2 – барьер чтения. Коллизия истории понятий. Проще всего работать с документами, которые близки к нам 20-21в. Трад. методы общедоступны, но субъективны. Трад. методы не срабатывают на больших массивах информации или плохо срабатывают.

Формализованные методы анализа текстов документа, основанные на измерении информации. К ним относится контент-анализ, дискурсивный анализ, психоаналитического анализа и др. Т.о. в рамках форм. методов осущ. преобразование текста в условно количественную форму, что тоже может быть исп. для интерпретации, дополняют трад. методы. или иногда как один из основных используют, особенно при изучении комплекса документов.

Метод контент-анализа как метод анализа документов. Контент анализ появляется в к 19в. Для изучения СМИ, газет прежде всего. Это метод измерения текстов документов, в основе которого лежит выявление инф. элементов и их подсчет. Контент-анализ исп. в след. случаях: при изучении массовых источников (комплексы документов с однородной информацией). Массовые источники подразделяются на формализованные документы. Частично формализованные источники. имеющие опр. общую структуру (типа Приказов, или Протоколов). Неформализованные документы, где отражены сходные ситуации или проблемы, темы (период. печать, воспоминания, хроники итд). И те, и другие и третьи можем изучать с помощью контент-анализа. Также можно и уникальные тексты изучать им. Типа конституции США.

Одна из первых работ по контент-анализу Дж. Спида «дают ли газеты новости». Он взял газеты NW Times воскресные номера с 1882-92 и по тематике из распределил. Учел объем внимания. (сецчас в символах считаем, он в дюймах). И кол-во статей на каждую тему подчитал. По рез-ам измерения пришел к выводу. За 10 лет газета изменилась, увеличилось число публикации в развлекательной сфере, уголовных публикаций.

Инф. элемент – категория анализа. Единица счета – ее нужно определить. В каких-то случаях могут совпадать с инф. элементом. В каких-то нет. Рейтинг – по частоте употребления имени. Типа индекса цитирования. В более сложных вариантах вводится категория анализа, которая объединяет элементы. Совокупность значимых характеристик. внешний облик, например. Поведение, хар-ер, сфера деятельности. Наиболее сложный процесс.

4 осн. вида контент-анализа:

1. Символьный. Основой выступает либо массив текстов, либо отдельный текст. Единицей информационной выступает слово или словосочетание, может быть дата или имя, геогр. название. И с учетом задач исследования производится подсчет этих информационных элементов. Пр. высокий уровень употребления милитаристский слов в Совке. Миронов «История в цифрах».

2. Тематический. Провидится для изучения массивов документов, комплексов. Инф. элементом – тема текста. Создание рубрикатора, выделение тем, как у Спида. Подчитывает кол-ва текста – ед. счета. + объем внимания. Очень часто тематический и символьный могут совместно использоваться. Исследование МГУ в 80е гг. про наследие Ленина. Письма Ленина – дата, адресат, теамат. анализ – вопросы, поднимаемые в письмах. Имя Троцкого самое частое. Писал ему. То есть контент анализ позволяет обнаружить скрытую информацию.

3. Модальный контент-анализ. Отдельно обычно не реализуется. Направлен на выявление дополнительных смыслов. Эмоциональные оценки автора, одобрение, критика, восхищение. Компетентность – на сколько человек знает. Говорит со слов людей, или сам участвовал. Посылы – долженствования, запретные элементы. Оценка внутреннего смысла текста. Чаще всего это позиция автора. Отдельно таких работ почти нет, но в дополнение к тематическому встречается.

4. Структурный контент-анализ. Объектом выступает отдельный текст. Единицами – структурные элементы. к ним относят – цель. базовые тезисы и доказательства к ним, иллюстрации, тематические блоки. Рез-ом выступает графическое изображение текста и взаимосвязи. Эффективность текста – критерий. *1.

Метод унифицированной анкеты. Берет очень много от собственно от контент-анализа. Появился как ответ на внедрение компьютерных технологий. Предполагает, что изучая массовый источник и формализуя его, можно создать базу данных, которую будем использовать.

Униф анкета – метод формал. сведений массовых источников. Прежде всего формализ., и полуформал. Который исп. для подготовки ввода информации в базу данных. Понятие появилось в к80-х гг. Славко Т. И.

Униф. анкета – модель источника, для фиксации информации. Может быть источнико-ориентированной. И проблемно-ориентированные базы данных.

Начинается с определения и хар-ки массива документов, которые мы исследуем и выбора объекта этой базы данных анкеты. Предполагает исп. разных источников. из которых мы собираем информацию.

Сама УА проектируется на втором этапе. На первом определяем объект исследования – анкета или командармы.

Анкету часто оформл. в виде таблицы *2 Начинаем с опр. признака.

Исп. анкету для сбора информации. Информация уже формализована и в дальнейшем надо только обработать.

Методы опроса. Дискурсивный анализ смотреть в учебнике.

Используются при работе с информантами или респондентами и нацелены на изучение истор. памяти, отношений, оценок, воспоминаний людей. Опрос – это технология, основанная на общении исследователя и респондента путем получения ответов на задаваемые вопросы. Специфическое общение. Опрос – это 1) анкетирование – письменный опрос. 2) Интервью – устный опрос, основанный на беседе.

Анкетирование экономнее по времени, более оперативно, обеспечивает получение документативной информации. Хотя есть группы, где анкетирование не следует приводить. Интервью – сложный метод.

Для организации анкетирования необходимо определить группы респондентов, может быть организовать выборку. Составить анкету. Сама процедура достаточно непростая включает несколько этапов. Вопросы разные, могут быть открытые или закрытые.

Анкета – модель беседы. Должна начинаться с приветствия. И просьбы заполнить анкету. Вопросы, паспартичка – личность респонтента.

Основные вопросы располагаются от простых к сложным в середине и простым в конце. Паспартичка в конце.

Способ проведения анкетировнаия. 1ый – групповой. Собрать, раздать, собрать. Бывает индивидуальный. Недостатком индив – неполный возврат анкет.

Прессовое внкетирование. Размещается в каком-то печатном органе, нацелена на изучение предпочтений. Интернет анкетирование.

31.03.14. Первая пара пропущена.

Группировочный метод в ист. исследованиях.

Относится к методам систематизации.

Метод группировки – метод описательной статистики, который исп-ся для систематизации и обобщения первичных данных и представление их в форме группировки.

В Основе – процедура деления совокупности на группы по какому-то признаку.

Основные этапы:

1. Связан с определением объекта группировки, т.е. той статистической совокупности, которую мы анализируем.

2. Связан с выбором группировочного признака. Та хар-ка совокупности, которую мы изучаем. 1* Признаки бывают количественные и качественные. Количественные – те значения, которые выражены числами. Качественные те. значения которых выражены словами.

3. Измерение группировочных признаков и построение шкалы градации. Шкала градации задает структуру группировки по данному признаку и представляет собой перечень вариантов значений, образующих группы. В зависимости от признака разные шкалы. Для качественных – номинальная шкала. Для измерения количественных – порядковая и интервальная шкалы. 2*

14.04.14

Ср. величина – это аналитич. показатели, которые хар-ют некоторые закономерности, качеств. показат.

Показатели уровня ряда:

1. ср. арифметические

2. ср. геометрич.

3. медиана и мода.

Своойства:

Ср. велечина

Средняя величина – это такое значение признаков совокупности, по которому мы судим о всей совокупности в целом.

Средняя величина – условно абстрактна. Средний показатель отличается от конкретных значений признака. При том может отличаться довольно существенно.

СР. показатель – явл типичным или не типичным. Типичный – отражает совокупность, если не типичный – то не отражает.

Требования для типичного: типичный средний получаем при условии –

1. Если изучаемая совокупность достаточно большая. Чем больше, тем точнее.

2. Для получения типичного среднего изучаемая совокупность должна быть однородной. Формальные или логические методы можно использовать

Базовый ср. арифм. показатель - *1.

Бывыет 2х видов

Простая средняя расчитываеться для количественного вариационного ряда по формуле *2

Взвешенная среднеарифм. определяется для сгруппированных данных по формуле *3

Среднее чило всегда именнованно. Т.е. говорим не порсто чилло 3, 4 , а 3,4 человека.

При изучении интервальной группировки исп. формула средневзвешанной. Но вместо переменной X, в формулу будем вводить серединное значение интервала. Серединной значение определяется как сумма границ интервала деленное пополам. Пр*4

Если одна из границ интервала не определена, необходимо взять величину близ лежащего интервала и по нему определить недостающую границу. в Пр *4

Много погрещности в примере. Интервалы были определены условно. Первые 2 группы больше половины остальных. Проблема оценки типичный или нетипичный. Чтобы доказать типичность можно сравнить средний показатель с др. ср. величинами, с медианой и модой.

Медиана – 5* хар-ет такое значение признака, которое расположено в середине упорядоченной совокупности. Называют средним показателем структуры. Медиана учитывает сруктуру и дает иногда более точную хар-ку. Пр 6* Условием для определения медианы явл. ранжирование совокупности.

При изучении сгруппированных данных для определений медианы необходимо *7 1) найти серединную варианту 2) необходимо построить ряд накопленных частот последовательно суммируя их друг с другом. и фиксируя все промежуточные значения. 3) Нужно сравнить серединную варианту с рядом накопленных частот и найти первое в ряду значение, которое будет больше или равно серединной варианте. По этому значению определяет медианную группу и значение медианы. *7.

При изучении интервальной группировки необходимо найти медианный интервал, он находится по той же схеме что и в *7. Далее мы его расчитываем по след. формуле. *8 – там же пример.

Мода - 9* учитывает структуру. Хар-ет такое значение признака, которое встречается в совокупности чаще других. Наиболее часто встречаемое или наиболее типичное значение признака в совокупности. Мода рассчитывается только для сгруппированных данных. Нужно преобразовать информацию сходную в группировке. 9*

Мо – единственный средний показатель не только для количественных, но и для качественных признаков. *10

При изучении интервальной группировки для определении моды, необходимо сначала найти модальный интервал по наибольшей частоте. 11*

Дз. Задание 2ое. на распечатке. там еще предыд. сделать надо.

19.05. 14. опоздала на 30 мин.

Если коэф. корреляции полож. число – это свид. прямая связь (при увелич. одного увел другая).

И наоборот.

Коэффиц. линейной корреляции. Расчитывается для количественных признаков. Линейного зависимых между собой. И нормально распределенных.

Линейная – каогда при изм. признака на пост. число, другое знач. тоже на жто число изм.

Линейную связь может поределить с помощью аналитической группировки. Метод регрессии также.

Нормальность распределения мы может определить графически. (например на графике в виде колокола 1*).

Показатель вариации.

Пропустила важный материал. 2*

Ошибка корреляции 3*

Коэффициент детерминации. 4* Хар-ет долю влияния факторного признака на результативный признак.

Коэффициент корреляционного отношения рассчитывается для количественных признаков, которые имеют не линейную форму зависимости. Есть в учебнике.

Коэф. ранговой корреляции. К ней относится группа коэф., который исп-ся для измерения качествен. признаков. Здесь проблема в том, что вся коэф. такие предполагают предварит. формализацию признаков. Из качеств. в количественные преобразовать. Обычно осущ. на основе оценки интенсивности этого признака. Т.е. учитывается сколько раз это значение встреч. в совокупности. Примеры 5* КОэф. ассоциаций. и коэф. сопряженности. Рассчитываются для качетсвт. альтернативных признаков. Клэф ассоциации – хар-ет прямое влияние. А сопряжённость – взаимное влияние двух признаков.

Коэф. совпадения знаков (Фэхнера). Дает приближенную оценку силы связи. 6* В основе расчета коэффициента Фэхнера лежит сопоставление значений признака со средне арифм. значением, если значение больше среднеар. ставим +, если меньше ставим -. Потом подсчитывает сколько раз совпадают и сколько раз не совпадают. 6*

Коэф. автокорреляции. 7*. Рассчитывается для динамич. рядов. И оценивает влияние фактора времени на изучаемый процесс. Исп-ся формула линейной корреляции. При этом в качестве признака X исп-ся динам. ряд без последнего уровня ряда. В качетве признака Y дин. ряд бещ первого уровня ряда. 7*