3.3.4. "Жесткий" анализ вторичных данных

Содержание этого этапа исследования ^*>>> составляет осмысление математическими методами обработанной на ЭВМ, а потому получившей обобщенный статистический характер, информации.

Социологи используют многие методы математической статистики – детерминационный, причинный, компонентный, кластерный, дисперсионный, факторный, дискриминантный, ковариационный, лонглинейный, регрессионный, многомерный и другие. С помощью каждого из них можно решить строго определенные узкие задачи, уловить лишь некоторые стороны или грани изучаемого явления. Односторонность методов математического анализа побуждает социологов применять одновременно их комплекс, то или иное их сочетание.

Определяя математические методы, берущиеся на вооружение, квалифицированный социолог исходит из задач и гипотез своего исследования. Хорош не тот метод, который лучше других усвоен социологом, а тот, который в наибольшей мере адекватен характеру изучаемого явления. Методы матанализа – не самоцель, а средство решения поставленных в исследовательской программе задач, способ проверки рабочих гипотез. Только при таком понимании реальна их научно-исследовательская польза. Об этом приходится говорить потому, что часто стали встречаться социологические исследования, пестрящие математическими формулами, но не содержащие весомых доказательств (или опровержений) априорных предположений.

Избирая тот или иной метод, социолог обязан знать не только его предназначение и возможности, но и его технологию – последовательность всех образующих его интеллектуальных процедур. Например, факторный анализ, позволяющий обобщить информацию о связях между наблюдаемыми признаками изучаемого явления на основе выделения скрытых (латентных, непосредственно ненаблюдаемых) факторов, предполагает:

• построение матрицы данных типа "объект-признак";

• приведение признаков к стандартной форме на основе особой формулы;

• исчисление так называемых факторных нагрузок, т.е. коэффициентов латентных признаков (факторов);

• выражение наблюдаемых признаков в виде суммы латентных факторов, умноженных каждый на свой коэффициент (по специальной формуле);

• исчисление факторных нагрузок по наблюдаемым значениям исходных признаков (на основе сложных статистических процедур и формул);

• построение матриц факторных нагрузок;

• определение системы коэффициентов корреляции признаков и факторов;

• разделение факторов на общие и характерные;

• построение графической модели связей между наблюдаемыми признаками и факторами;

• интерпретация определенных факторов в качестве детерминант наблюдаемых признаков (с оговорками, обусловленными ограничениями данного метода).

Заметим, что понятие "интерпретация информации (данных)" в социологии имеет несколько значений. Им обозначают:

• перевод первичных данных на язык машины, их унификацию и формализацию (о чем шла речь в предыдущем параграфе);

• конструирование математических моделей исследуемого явления, т.е. перевод содержательных представлений на язык математических формул (о чем идет речь в данном параграфе);

• обратный перевод с формализованного математического языка, т.е. объяснение содержательного смысла математических процедур, истолкование значимости формализованного анализа для формулирования выводов и рекомендаций (о чем пойдет речь в следующем фрагменте).

^<<<*

О "мягком" способе анализа, свойственном качественным методам, речь пойдет в пятой главе.