1. Изложение теоретической модели.

Теория предполагает корректное определение изучаемых понятий и категорий, обзор публикаций и материалов предыдущих исследований, развитие предметной области.

2. Операционализация понятий.

Как переход от теоретических понятий и категорий к величинам, которые могут быть измерены количественно. Исследователь выделяет переменные, признаки исследуемых объектов, описывает их возможные значения, формулирует гипотезы.

Гипотеза — это научное предположение, выдвигаемое для объяснения каких-либо фактов, явлений и процессов.

Гипотезы являются важным инструментом в познании окружающей действительности, так как они могут быть проверены при помощи данных, полученных в ходе наблюдения.

Пример простейшей гипотезы – не существует связи между успеваемостью студентов и формой обучения.

При разработке системы гипотез целесообразно стремится к тому, чтобы эта система была бы связана с какой-либо теорией, принятой в социологии или вытекала из нее, для чего после определения темы исследования необходимо сделать обзор литературы. Таким образом, обзор должен стать аналитическим документом, способствующим выявлению тех проблем, которые нашли отражение в результатах предшествующих исследований (изложенных в монографиях, периодических и малотиражных изданиях, Интернет-источниках, в результатах опроса исследовательских центров, таких, как ФОМ, ВЦИОМ). В обзоре необходимо указать на расхождения в материалах разных исследований (если таковые имеются), сопоставить результаты с теоретическими разработками, выявить недостаточно изученные аспекты проблемы. Обзор литературы должен предварять формулировку гипотез.

3. Определить границы генеральной совокупности и описать ее. Выбрать такую стратегию определения выборки, которая обеспечила бы ее репрезентативность.

4. Сбор данных.

5. Использование статистические методы для обработки, анализа и визуализации данных.

Параметры генеральной совокупности оцениваются по статистикам – характеристикам выборки. Проверка гипотез осуществляется относительно значений параметров или связей между двумя или несколькими переменными.

Переменные могут быть зависимыми – их значения могут изменятся в зависимости от значений какой-либо другой переменной.

Пример независимых переменных: уровень образования не зависит от размера среднегодового дохода.

Пример зависимых переменных: уровень образования зависит от места проживания (например, для населения города или села).

Выявление зависимости одной переменной от другой зачастую представляется удобным, если исследователь использует таблицы сопряженности, которые отображают связи или отношения между качественными признаками. Пример таблицы сопряженности приведен ниже.

Таблица 1. Вид деятельности и удовлетворенность оплатой труда.

УДОВЛЕТВОРЕННОСТЬ РАЗМЕРОМ ОПЛАТЫ ТРУДА	ВИД ДЕЯТЕЛЬНОСТИ		ВСЕГО
	РАБОЧИЙ	СЛУЖАЩИЙ
Низкая	35	11	46
Высокая	12	49	61
ВСЕГО	47	60	107

Если изучается связь между независимой и зависимой переменной, то зависимая чаще размещается в строках (удовлетворенность оплатой труда), а независимая (вид деятельности) в столбцах. Если в таблице рассчитываются проценты, то они размещаются по направлению независимой переменной.

Таблица 2 показывает связь между местом проживания и предпочитаемой формой досуга. Тело таблицы показывает измерения выборки 469 респондентов из четырех различных городов. Место проживания рассматривается как независимая переменная, и считается, что форма досуга зависит от места проживания. Проценты рассчитаны для независимой переменной (в столбце), чтобы показать процент людей, предпочитающих ту или иную форму досуга, в зависимости от места проживания. Если сложить проценты в любом столбце, получим 100%.

Таблица 2. Форма досуга и место жительства,

% от опрошенных.

ФОРМА ДОСУГА	МЕСТО ЖИТЕЛЬСТВА
	МОСКВА	ПИТЕР	КРАСНОДАР
спорт	13,2	28,4	32,4
автомобили	64,1	43,3	12,4
компьютер	22,7	28,3	56,2
итого	100	100	100