О. Е. Шумилова (стр. 5 из 31)

Объем выборочной совокупности зависит от множества факторов, в том числе от целей и задач, теоретической модели, гипотез и методов исследования, степени однородности генеральной совокупности, наконец, требующейся точности получаемой информации.

Репрезентативность — свойство выборочной совокупности представлять характеристику генеральной. Если совпадения нет, говорят об ошибке репрезентативности — мере отклонения статистической структуры выборки от структуры соответствующей генеральной совокупности.

Наряду с термином «ошибка репрезентативности» в отечественной литературе можно встретить другой — ошибка выборки — отклонение средних характеристик выборочной совокупности от средних характеристик генеральной совокупности.

Определение объема выборки зависит также от уровня доверительного интервала допустимой статистической ошибки. Здесь имеются в виду так называемые случайные ошибки, которые связаны с природой любых статистических погрешностей. В.И. Паниотто приводит следующие расчеты репрезентативной выборки с допущением 5%-ной ошибки (табл.):

Таблица

Расчеты репрезентативной выборки

Объем генеральной совокупности	500	1000	2000	3000	4000	5000	10000	100000
Объем выборки	222	286	333	350	360	370	385	358

Формулы расчета выборочной совокупности

при собственно случайной степени отбора

N – генеральная совокупность;

n – выборочная совокупность;

– ошибка выборки

Для гомогенной совокупности (

- дисперсия)

При повторном отборе n= ,

При бесповторном отборе n= ,

Для гетерогенной совокупности (q – доля признака)

При повторном отборе n= ,

При бесповторном отборе n= ,

При написании научного отчета и публикации статьи в академическом журнале от авторов исследования всегда требуют четких разъяснений относительно самого исследования и выборочной совокупности: кто и когда проводил исследование, какие методы исследования использовались, каковы тип, объем и характер выборки, ошибка репрезентативности, состав выборочной совокупности по главным параметрам (например, пол, возраст, национальность, образование), контроль данных и др.

Принципы выборки описываются не только для метода опроса, но и для каждого метода, используемого в исследовании: анализ документов, наблюдение и т.д.

Следующий шаг - обоснование методов сбора эмпирических данных. Для этого исследователь должен указать технико-организационные параметры используемых методов сбора данных (МСД). Так, если речь идет об опросе, то следует отметить, применяется ли анкетирование, интервьюирование или смешанная стратегия; где проводится опрос: по месту жительства, месту работы или в целевой аудитории (в кино, на приеме в ведомственной поликлинике, в заводских пунктах службы быта, в профилактории и т.п.), какая конкретно разновидность анкетирования применяется: раздаточная, курьерская, на рабочих местах; групповое (аудиторное) анкетирование; в присутствии анкетера или без него; почтовое, прессовое анкетирование. Столь же подробно характеризуется и методика интервьюирования: к программе желательно приложить инструкции для анкетеров (интервьюеров) и бланки вопросников.

Важным моментом подготовки исследования и сбора информации является разработка инструментария: анкет, бланков интервью, учетных карточек, дневников наблюдений и т.д.

Проектируя методическое обеспечение программы исследования, необходимо учитывать следующие обстоятельства:

1. Оперативность и экономичность исследования не должны обеспечиваться в ущерб качеству данных. Это главное требование, соблюдение которого характеризует профессиональное мастерство.

2. Ни один метод не является универсальным, но имеет свои, четко очерченные познавательные возможности.

3. Не существует вообще «хороших» и «плохих» методов, есть методы, адекватные и неадекватные исследовательским задачам.. Выбрать надежный метод — значит логически обосновать его соответствие поставленной задаче.

4. Надежность метода обеспечивается не только его обоснованностью, но и соблюдением правил его применения.

5. Адекватность и надежность метода проверяется в пробном (пилотажном) исследовании.

6. Каждый метод при его испытании в пробном исследовании ведет себя по-своему, поэтому требует специальных правил апробации.

Также в процедурно-методологическом разделе программы КСИ обосновываются методы обработки и анализа данных: способ обработки эмпирической информации (ручной или машинный); содержание работы по подготовке информации к обработке (контроль качества заполнения анкет, ручная кодировка ответов на открытые вопросы, редакция анкет, контроль на логическую непротиворечивость и т.п.); объем подготовительной работы и примерные затраты на ее выполнение.

Собранные в эмпирическом исследовании факты получили в социологии название данных.

С эмпирическими данными можно производить следующие операции: 1) подготавливать их для обработки; шифровать, кодировать и т.д.; 2) обрабатывать (вручную или с помощью компьютера); табулировать, рассчитывать многомерные распределения признаков, классифицировать и т.д.; 3) анализировать; 4) интерпретировать.

Этап анализа данных — комплекс процедур, составляющих стадии преобразования данных. В качестве основных выделяются: этап подготовки к сбору и анализу информации; оперативный этап первичной обработки данных, проверки надежности информации, формирования описательных данных, их интерпретации; результирующий этап обобщения данных анализа и реализации прикладной функции. На каждом этапе решаются относительно самостоятельные задачи. Вместе с тем ход анализа в исследовании отличается достаточно высокой гибкостью. Наряду с общей и установленной последовательностью этапов складываются определенная цикличность и итеративность ряда процедур, возникает необходимость возврата к прежним этапам. Так, в ходе интерпретации полученных показателей и проверки гипотез для уточнения (объяснения) формируются новые подмассивы данных, изменяются или строятся новые гипотезы и показатели. Соответственно, представленные в схемах этапы и процедуры анализа задают лишь общее направление цикла анализа данных.

Анализ данных представляет собою своеобразную «вершину» всей процедуры социально-политического исследования, ее результатом, ради которого все, собственно, и проделывается. Методы анализа данных описываются в соответствии с разрабатываемой методикой сбора информации. Указываются такие универсальные процедуры анализа, как получение первичных (линейных) распределений ответов на вопросы анкеты; двойные (парные) связи между изучаемыми признаками (переменными); коэффициенты связи, которые будут получены на ЭВМ.

Анализ данных — основной вид работ социально-политического исследования, направленный на выявление устойчивых, существенных свойств, тенденции изучаемого объекта; включает выделение и расчет показателей, обоснование и доказательство гипотез, построение выводов исследования. На его основе поддерживается логическая стройность, последовательность, обоснованность всех процедур исследования.

Основное назначение анализа данных: зафиксировать информацию об изучаемом объекте в виде признаков, определить ее надежность, выработать объективные и субъективно-оценочные характеристики и показатели исследуемого процесса, обосновать и проверить гипотезы, обобщить результаты исследования, установить направления и формы их практического применения.

Основные нормативные требования: руководящая роль теоретических требований, методологических принципов; концептуальная взаимосвязь всех этапов анализа с программой исследования, обеспечение полноты, надежности информации и процедур достоверности результатов исследования; систематизация, сжатие и более полное выражение информации за счет использования на всех этапах анализа логических, математико-статистических и информационных методов, эффективных процедур, современных технических средств; итеративность процесса анализа, повышение уровня обоснованности информации на каждом следующем этапе исследования; всемерное использование компетенции специалистов, развитие творческой инициативы исполнителей.

Программа анализа данных является составной частью программы КСИ. Ее ведущие задачи: определение вида и состава необходимой информации, определение способов, средств ее регистрации, измерения, обработки и преобразования, обеспечение надежности данных, определение форм интерпретации, обобщение данных, установление способов практического применения результатов исследования.