4.2. Одномерные частотные распределения.

Методы построения одномерных распределений. Статистики одномерного распределения. Одномерное частотное распределение и одномерные статистики – среднее арифметическое, медиана, мода, дисперсия, стандартное отклонение, процентили распределения. «Описательная» и «подтверждающая» стратегии подхода к анализу данных. Понятие математической модели. Статистики одномерного распределения как показатели качества модели.

4.3. Двумерные частотные распределения.

Модели статистической связи в двумерных таблицах. Идея коэффициента вязи. Коэффициент связи хи-квадрат и производные от него коэффициенты номинальных шкал. Коэффициенты Гудмена-Краскала. Идея коэффициента ранговой корреляции. Правила пользования таблицами уровней значимости.

4.4. Методы факторного анализа.

Введение в модели латентных переменных. Основные идея модели факторного анализа. Возможности и ограничения модели. Проблема определения числа факторов. Проблема пропущенных данных и возможности её решения. Факторный анализ как метод шкалирования.

4.5. Вторичный анализ данных в социологии.

Возможности использования данных ранее проведенных исследований. Вторичный анализ данных. Банки и архивы социологических данных: их организация, методы хранения информации, правила доступа. Понятие вторичного анализа. Методические требования к публикации результатов социологических исследований. Понятие о банках данных.

4.6. Типологический анализ.

Основание типологии. Соотношение между типологизацией и классификацией. Эмпирическая закономерность. Основные понятия типологического анализа (типообразующий признак, априорная типология, объект типологии, основание типологии). Этапы проведения типологического анализа.

4.7. Аналитическая индукция.

История метода. Индукция как логический приём. Процедура аналитической индукции в описании У. Робинзона. Две составляющих аналитико-индуктивного исследования: переформулирование гипотезы для внесения негативных свидетельств; внесение изменений в определение феномена. Значение и ценность метода аналитической индукции.

4.8. Обоснованная теория.

История метода. Стратегия анализа данных Б. Глезера и А. Страуса. Технологическая и техническая строгость данных. «Теоретическая» выборка. Три этапа создания обоснованной теории (индукция, дедукция и верификация). Цель и значение обоснованной теории.

Раздел 5. Критерии качества социологического измерения.

Формулировка некоторых традиционных критериев качества измерения. Общие представления о метрологии. Её основные понятия. Отсутствие однозначной терминологии. Разные смыслы терминов: правильность, устойчивость, обоснованность, валидность, достоверность, адекватность, надёжность, точность, воспроизводимость, ошибка измерения, единичная измерения, квазиошибка, качество данных. Возможность и необходимость конструктивной проверки ряда свойств измерения. Специфика использования метрологических понятий в социологии. Традиционные критерии качества измерения с точки зрения репрезентационной теории измерений.