- •Оглавление
- •Глава вторая структура социологического знания
- •1. Общая социологическая теория. Уровни социологического познания.
- •Общая социологическая теория и материалистическое понимание истории.
- •Исторический материализм и теория научного коммунизма.
- •Основные структурные элементы общества и их взаимодействие.
- •Общественные отношения и социальная деятельность людей.
- •2. Теоретический и эмпирический уровни социологического познания. Теоретическая и прикладная социология Эмпирические социологические исследования
- •Теоретические социологические исследования.
- •Теоретическая и прикладная социология.
- •3. Специальные социологические теории и эмпирические исследования Понятие конкретной социальной, ситуации.
- •Основные функции специальных социологических теорий.
- •Компоненты специальных социологических теорий.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Социалистический образ жизни как объект социологического анализа.
- •Социальное значение научно-технической революции
- •Социология труда
- •Социологические исследования трудовых коллективов.
- •Функции трудового коллектива.
- •Структура трудового коллектива.
- •Виды трудовых коллективов.
- •Социология быта Понятие внепроизводственной деятельности.
- •Классификация занятий.
- •Показатели условий жизненной обстановки.
- •Методические схемы изучения быта.
- •Социологическое исследование бюджетов времени
- •2. Социальная структура и социальные отношения Понятие социальной структуры
- •Социально-классовая структура. Социальные группы и социальные слои
- •Общественное разделение труда и социально-профессиональная структура общества
- •Социально-этническая структура общества. Этносоциология
- •Социально-демографическая структура общества
- •Возрастная структура общества Социальные проблемы молодежи
- •Геронтосоциология.
- •3. Социально-территориальные, общности Понятие территориальных общностей
- •Расселение людей. Социология города и деревни
- •Социальные проблемы миграции населения
- •4. Социально-политическая организация общества и социальные институты Социально-политическая организация
- •Понятие социального института.
- •Социология права.
- •Социология политики.
- •Социология образования
- •Социология науки
- •Социология брака и семьи
- •5. Духовная жизнь общества. Средства массовой информации и пропаганды Социальные проблемы идеологической деятельности
- •Социология средств массовой информации Социальная роль средств массовой информации.
- •Эффективность средств массовой информации
- •Общественное мнение
- •Структура и функции общественного мнения.
- •Характеристики общественного мнения.
- •6. Социальное планирование. Социальные показатели Экономическое и социальное планирование
- •Показатели социального планирования
- •Социальная деятельность и социальные показатели
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава четвертая Организация и проведение эмпирического социологического исследования
- •1. Постановка проблемы. Цели и задачи Место и роль программы в социологическом исследовании
- •Проблемная социальная ситуация и научная проблема.
- •Научная и практическая проблемы.
- •Цели и задачи социологического исследования.
- •2. Определение объекта и предмета исследования Объект исследования и единица наблюдения.
- •Системный анализ объекта социологического исследования.
- •Метод восхождения от абстрактного к конкретному.
- •3. Интерпретация и операционализация понятий Теоретическая и эмпирическая, интерпретация понятий.
- •Граница операциональных определений.
- •I. Управление развитием общества.
- •IV. Уровень поселений и трудовых коллективов.
- •V. Уровень первичной социальной группы.
- •VI. Уровень личности.
- •VII. Уровень развития социальной группы.
- •VIII. Уровень развития и сближения социальных групп.
- •IX. Уровень развития социальной структуры общества.
- •X. Управление общественным развитием.
- •4. Выдвижение и проверка гипотез Понятие гипотезы.
- •5. Организационно-методический план исследования Стратегический план исследования.
- •6. Рабочий план исследования и подготовка исполнителей
- •Литература для дополнительного чтения
- •Статистические методы в социологическом исследовании. Измерение социальных характеристик.
- •Глава пятая Методы статистики в социологическом исследовании.
- •1. Понятие измерения в социологии. Уровни измерения Определение измерения.
- •Неоднозначность шкальных значений. Допустимые преобразования и типы шкал.
- •Адекватность математических методов.
- •2. Группировка материала статистических наблюдений
- •Ряды распределения.
- •Статистические таблицы.
- •3. Графическая интерпретация эмпирических зависимостей
- •Гистограмма.
- •Полигон распределения.
- •Кумулята.
- •Вид (форма) кривых распределений.
- •Теоретическое распределение.
- •4. Средние величины и характеристики рассеяния значений признака
- •Среднее значение признака.
- •Показатели колеблемости (вариации) значений признаков.
- •5. Нормальное распределение. Статистические гипотезы
- •Статистические гипотезы.
- •6. Статистические взаимосвязи и их анализ
- •Коэффициенты взаимозависимости для порядкового уровня измерения.
- •Коэффициенты взаимозависимости для номинального уровня измерения.
- •7. Новые подходы к анализу данных, измеренных по порядковым и номинальным шкалам
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава шестая Выборочный метод в социологическом исследовании
- •1. Основные понятия выборочного метода
- •Единица отбора и единица наблюдения.
- •2. Простой случайный отбор
- •Процедура простого случайного отбора.
- •Расчет характеристик простой случайной выборки.
- •3. Систематическая и серийная выборки. Систематический отбор.
- •Серийная (гнездовая) выборка.
- •4. Стратифицированный отбор Понятие стратифицированной выборки.
- •Организация стратифицированной выборки.
- •Расчет характеристик стратифицированной выборки.
- •5. Многоступенчатые и комбинированные способы, формирования выборочной совокупности
- •Многофазовый отбор.
- •Комбинированные выборки.
- •6. Неслучайные методы отбора и другие подходы к построению выборки
- •Другие сложности и, проблемы построения выборки.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава седьмая Измерение в социологическом исследовании.
- •1. Виды шкал
- •2. Некоторые методы измерения
- •Построение шкал методом экспертных оценок.
- •Метод суммарных оценок.
- •Шкалограммный анализ.
- •Семантический дифференциал.
- •3. Надежность измерения социальных характеристик
- •Устойчивость измерения.
- •Обоснованность измерения.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Раздел третий
- •Методы сбора данных в социологическом исследовании.
- •Глава восьмая
- •Анализ документов и существующих данных
- •1. Понятие документа. Классификация документов. Понятие документа.
- •Архивы эмпирических данных в машиночитаемой форме.
- •Иконографические документы.
- •Фонетические документы.
- •Другие способы классификации документов.
- •2. Методы анализа документов
- •Традиционный анализ.
- •Формализованный анализ.
- •3. Выборка документов и проблемы качества документальной информации
- •Необходимость критического отношения к документам.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава девятая Наблюдение
- •1. Понятие наблюдения
- •Особенности наблюдения в социологии.
- •Планирование наблюдения.
- •2. Программа наблюдения
- •Рамки соотнесения.
- •Определение ситуации и условий деятельности наблюдаемого объекта.
- •Цели, задачи я структура деятельности изучаемой группы.
- •Определение предмета наблюдения.
- •Выбор признаков и единиц наблюдения.
- •Определение понятий и разработка категорий.
- •3. Виды наблюдения
- •Определение вида наблюдения.
- •4. Фиксация результатов. Подготовка наблюдателя Фиксация результатов.
- •Требования к наблюдателю.
- •Подготовка наблюдателей. Разработка инструкции.
- •Преимущества и недостатки метода наблюдения.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава десятая Опрос как метод сбора социологических данных
- •1. Понятие опроса
- •Понятие опроса.
- •2. Критерий качества данных опроса.
- •3. Основные фазы опроса
- •4. Типы и виды вопросов
- •Содержание вопросов.
- •Формулировка вопросов.
- •Последовательность вопросов.
- •Расслоение совокупности опрашиваемых.
- •5. Разновидности опроса
- •6. Эмпирическое обоснование методики опроса
- •Эмпирическая проверка вопросника.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава одиннадцатая Социометрические методы изучения структуры межличностных отношений.
- •1. Социометрический опрос
- •Процедура социометрического опроса.
- •Социометрическая карточка.
- •2. Обработка и анализ результатов социометрического опроса.
- •Виды социограмм.
- •2. Социометрические индексы
- •Литература для дополнительного чтения
- •Глава двенадцатая Эксперимент в социологическом исследовании.
- •1. Понятие, эксперимента
- •2. Экспериментальные переменные
- •Выбор зависимых и независимых переменных.
- •Условия проведения эксперимента.
- •Измерение переменных.
- •Контроль переменных.
- •Воспроизводимость эксперимента.
- •Основные требования к проведению эксперимента.
- •3. Виды экспериментов
- •Параллельный и последовательный эксперименты.
- •4. Обработка экспериментального материала
- •Репрезентативность экспериментальных данных.
- •Ошибки эксперимента.
- •Литература для дополнительного чтения
- •Обобщение результатов исследования Глава тринадцатая Анализ данных и обобщение результатов социологического исследования.
- •1. Подготовка данных к анализу на эвм
- •Редактирование.
- •Кодирование.
- •Контроль данных и исправление ошибок.
- •Построение новых переменных.
- •2. Описание и объяснение в социологическом исследовании
- •Понятие описания.
- •Группировка.
- •Понятие объяснения, в социологии.
- •3. Способы проверки гипотез
- •Глава четырнадцатая Отчет о результатах исследования. Отчет и пояснительная записка.
- •Разделы отчета.
- •Рекомендации.
5. Нормальное распределение. Статистические гипотезы
Адекватное применение количественных методов, вошедших в практику социологических исследований, в той или иной степени впирается на предположение, что изучаемый признак (или совокупность признаков) подчиняется определенному статистическому закону распределения. Таким наиболее часто встречающимся распределением является нормальный закон, представление о котором дано здесь в очень краткой форме.
Вторая группа вопросов, рассмотренных в этом разделе, связана с проверкой гипотез. Можно выделить две функции статистических процедур: во-первых, это описание элементов совокупности, во-вторых, помощь исследователю в принятии некоторых решений о них. В предыдущих разделах этой главы их рассмотрение было связано с дескриптивной функцией статистики. Здесь же кратко описаны основные понятия и принципы статистического вывода.
Нормальное распределение. Наиболее широко известным теоретическим распределением является нормальное, или гауссовское, распределение. Нормальное распределение признака наблюдается в тех случаях, когда на величину его значений действует множество случайных независимых или слабозависимых факторов, каждый из которых играет в общей сумме примерно одинаковую и малую роль (т. е. отсутствуют доминирующие факторы). Функция плотности гауссовского распределения имеет вид
где 2 — дисперсия случайной величины (2 — это теоретическая дисперсия, отличающаяся от s2, вычисляемой по выборочным данным); — среднее значение (математическое ожидание) (рис. 7).
В практических расчетах часто используется так называемое правило трех сигм, которое заключается в том, что лишь 0,26% всех значений нормально распределенного признака лежат вне интервала ± З, т. е. почти все значения признака укладываются в интервале из шести сигм (рис. 8).
Статистические гипотезы.
Статистической называют гипотезу о виде неизвестного распределения либо о параметрах известных распределений20. Так, статистической будет гипотеза о том, что переменная в генеральной совокупности распределена по нормальному закону. Проверяемую гипотезу называют нулевой (основной) гипотезой и обозначают Я0. Наряду с нулевой рассматривается конкурирующая гипотеза Я, (альтернативная), которая ей противоречит.
Статистический критерий и проверка гипотез. Для проверки нулевой гипотезы (используется специально подобранная случайная величина, точное либо приближенное распределение которой известно и обычно сведено в таблицы. Эта величина называется статистическим критерием. Обозначим его пока К.
Для критерия К фиксируется так называемая критическая область, т. е. совокупность значений критерия, при. которых нулевую гипотезу отвергают. Точка Ккр называется критической, если она отделяет критическую область от области принятия гипотезы.
Различают правостороннюю, левостороннюю и двустороннюю критические области.
Принятие или отвержение гипотезы производится на основе соответствующего статистического критерия с определенной вероятностью. Считают, что нулевая гипотеза справедлива, если вероятность того, что критерий К примет значение, большее Ккр, т. е. попадет в критическую область, равна выбранному значению вероятности т. е.
Принятая вероятность а называется уровнем значимости.
Практически принятие или отвержение нулевой гипотезы проводится следующим образом: выбирается соответствующий критерий (этот вопрос будет обсуждаться далее); вычисляется наблюдаемое значение критерия КИ, исходя из эмпирического распределения; выбирается уровень статистической значимости (обычно 0,05 или 0,01).
По таблице распределения критерия К для данного уровня значимости находят критическую точку Ккр. Если Кя > КК1>, нулевую гипотезу отвергают, если же КИ < Кку, то ее отвергать нет основания.
Делая такие выводы (т. е. принимая или отвергая гипотезу), можно совершить ошибки двух типов: отвергнуть гипотезу, когда она верна; принять ее, когда она неверна. Поэтому при принятии гипотезы было бы неверным считать, что она тем самым полностью доказана. Для большей уверенности необходимо ее проверять другими способами (например, увеличить объем выборки).
Отвергают гипотезу более категорично, чем принимают.
Примеры статистических гипотез: а) нормальное распределение имеет заданное среднее и дисперсию либо имеет заданное среднее (о дисперсии ничего не говорится); б) распределение нормальное либо два неизвестных распределения одинаковы.
В качестве критериев чаще всего используются случайные величины, распределенные нормально (Z — критерий), по закону «Фишера (F — критерий Фишера), по закону Стьюдента (t — критерий Стьюдента), по закону хи-квадрат (критерий 2) и т. д.
В качестве конкретного примера рассмотрим применение критерия хи-квадрат для проверки гипотезы о виде распределения изучаемого признака.
Критерий хи-квадрат. Популярность критерия хи-квадрат обусловлена главным образом тем, что применение его не требует предварительного знания закона распределения изучаемого признака. Кроме того, признак может принимать как непрерывные, так и дискретные значения, причем измеренные хотя бы на номинальном уровне.
Если закон распределения признака неизвестен, но есть основания предположить, что он имеет определенный вид А, то критерий X2 позволяет проверить гипотезу: исследуемая совокупность распределена по закону А. Для проверки такой гипотезы сравниваются эмпирические (наблюдаемые) и теоретические (вычисленные в предположении определенного распределения А) частоты. Выпишем эти частоты:
Как правило, эмпирические и теоретические частоты будут различаться. Возможно, что наблюдаемое различие случайно (статистически незначимо) и объясняется либо малым числом наблюдений, либо способом их группировки, либо иными причинами. Но возможно, что расхождение частот значимо и объясняется тем, что теоретические частоты вычислены исходя из неверной гипотезы о характере распределения значений рассматриваемых признаков, генеральной совокупности. Критерий 2 отвечает на вопрос, случайно или пет такое расхождение частот. Как любой критерий, 2 не доказывает справедливость гипотезы, а лишь с определенной вероятностью а устанавливает ее согласие или несогласие с данными
наблюдениями. , Критерий 2 имеет вид
Критическая точка распределения 2 находится (см. табл. Б приложения} по заданному уровню значимости а и числу степеней свободы df. Число степеней свободы находят по формуле
df=k – l – r,
где k — число интервалов вариационного ряда; r— число параметров предполагаемого распределения, которые оценены по данным выборки (например, для нормального распределения оценивают два параметра: и s2).
Рассмотрим пример, когда признак оценивался в терминах «очень низкий», «средний», «очень высокий» и был получен следующий ряд распределения для этих трех категорий:
Проверим гипотезу о том, что в генеральной совокупности значения этого признака распределены равномерно.
Теоретическое распределение для этих групп получим, если предположим, что эти категории независимы, т. е. респондент с одинаковой вероятностью может попасть в любую группу. Очевидно, ожидаемая (теоретическая) частота будет равна 24/3 = 8 человек.
Таким образом, имеем следующие эмпирические и теоретические частоты:
Проверяется гипотеза, что число респондентов во всех трех категориях одинаково, т. е. отличие распределения от равномерного статистически незначимо.
По таблице распределения 2, например, для уровня значимости 0,05 и степени свободы, равной df = 3 — 1 = 2, находим критическую точку 2 кр = 5,991. Таким образом, наблюдаемое значение 2 меньше 2 кр следовательно, данные наблюдений согласуются с нулевой гипотезой и не дают оснований ее отвергнуть.
Хи-квадрат критерий применим и для проверки нулевой гипотезы об отсутствии связей между признаками в случае, если эмпирические данные сгруппированы не по одному, как выше, а гкг нескольким признакам. Например, пусть имеется выборка в 190 человек, чье мнение относительно какого-то определенного вопроса исследовалось (табл. 5). Расчленим эту выборку на три независимых категории по возрасту. Рассмотрим следующие гипотезы: — не существует различия мнений относительно этого вопроса среди различных возрастных групп; Н—существует различие. Проверим гипотезу для уровня значимости а = 0,05.
Для нахождения ожидаемой (теоретической) частоты в любой клетке таблицы необходимо просто перемножить соответствующие маргинальные частоты и разделить произведение на итоговую сумму. Например, ожидаемая частота для клетки (а) равна
Для нашего примера df= (4 — 1)(3 — 1) = 6. По табл. Б приложения находим, что 2 кр = 16,812. Следовательно, нужно отвергнуть гипотезу о том, что нет различий в мнении среди неодинаковых возрастных групп, т. е. можно предположить, что существует значимая статистическая взаимосвязь между тем, к какой возрастной группе принадлежит респондент, и тем мнением, которое он высказывает. Однако величина 2 не говорит о силе связи между переменными, а лишь указывает на вероятность существования такой связи. Для Определения интенсивности связи необходимо использовать Соответствующие меры связи.
Для корректного применения методов, основанных на 2, исследователь должен обеспечить выполнение следующих условий. Выборку необходимо получить из независимых наблюдений. Данные могут быть измерены на любом уровне, но ни одна из ожидаемых частот не должна быть слишком мала (минимум 5). Если же частоты оказываются менее 5, то необходимо либо уменьшить степень дробности группировки признаков, объединив соседние категории, либо обратиться к другому критерию21.