1. Определить основную цель выборочного метода.

2. Показать преимущества выборочного обследования.

3. Познакомиться с типами выборки и выявить их достоинства и недостатки.

4. Изучить план и проведение выборочного наблюдения.

Гипотеза данной работы заключается в следующем предположении: если выборочный метод является наиболее достоверным и удобным инструментом познания в социологии, то целесообразно его преимущественное использование над другими методами социологического исследования.

Выборочный метод в социологических исследованиях.

Большинство социологических исследований носит не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим признакам структуру изучаемого объекта. Такое исследование именуется выборочным.

Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов, дающих информацию о себе и своем мнении. Оно является более экономичным и не менее надежным методом, чем сплошное исследование, хотя требует более изощренной методики и техники.

1.1 Зачем нужна выборка

Причина заинтересованности в выборках связана с тем, что выборочная процедура представляет собой удобную и экономичную форму индуктивного вывода, т.е. рассуждения по схеме «от частных наблюдений -- к общей эмпирической закономерности». Также эта процедура реализует фундаментальный принцип рандомизации, т. е. случайного отбора (от англ. random -- случайный, выбранный наугад).

Правильная выборка -- залог успеха и необходимая предпосылка любого опроса, если это не общенациональная перепись населения. Если социолог неправильно составил выборочную совокупность, т.е. группу людей, которую собирается опросить, результаты исследования окажутся неверными, а потому и никому не нужными.

1.2 Основные понятия и типы выборочного метода Репрезентативность

При построении социологической выборки используется множество специальных терминов, в том числе два важнейших -- генеральная и выборочная совокупности.

Совокупность, из которой отбираются варианты для совместного изучения, называется генеральной, а отобранная из генеральной совокупности часть ее членов носит название выборки, или выборочной совокупности.

Выборкой называется совокупность элементов объекта социологического исследования, подлежащая непосредственному изучению. Выборка как способ или процесс действия -- это отбор объектов генеральной совокупности в выборочную. Выборка должна наилучшим образом репрезентировать объект исследования (генеральную совокупность).

Генеральная совокупность - это множество элементов, которые являются объектом данного исследования. Так, если объектом изучения выступает трудоспособное население страны, то генеральная совокупность представляет собой всех женщин в возрасте 16-54 лет и мужчин в возрасте 16-59 лет. Примерами генеральных совокупностей являются также все жители Москвы (10,6 млн. человек по данным переписи 2002 года), мужчины-москвичи (4,9 млн. человек по данным переписи 2002 года) и т.д.

Выборочная совокупность -- уменьшенная модель генеральной совокупности. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает. В выборку, или выборочную совокупность, входят только те, кого социолог намеревается непосредственно опросить. Так, например, предметом его исследования выступает экономическая активность пенсионеров. Все пенсионеры -- пожилые люди в возрасте старше 55 (женщины) и 60 (мужчины) лет -- будут составлять генеральную совокупность. По специальным формулам социолог рассчитал, что ему достаточно опросить 2,5 тыс. пенсионеров. Это и станет его выборочной совокупностью.

Репрезентативная выборка - это такая выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно в той же пропорции или с той же частотой, с которой данный признак выступает в этой генеральной совокупности. Таким образом, если 50% всех законодательных органов штатов собираются лишь раз в два года, приблизительно половина состава репрезентативной выборки законодательных органов штатов должна быть такого типа. Если 30% избирателей Пенсильвании принадлежат к “синим воротничкам”, около 30% репрезентативной выборки для этих избирателей (а не 100%, как в приведенном выше примере) должны быть из числа “синих воротничков”. И если 2% всех студентов колледжей являются спортсменами, приблизительно та же самая часть репрезентативной выборки студентов колледжей должна приходиться на спортсменов. Иными словами, репрезентативная выборка представляет собой микрокосм, меньшую по размеру, но точную модель генеральной совокупности, которую она должна отражать.

Репрезентативность обеспечивается двумя классами достаточно строго формализованных процедур: 1) дизайном выборки (стратегией и процедурами ее формирования), который определяется характеристиками генеральной совокупности и целями исследования; 2) расчетом ее минимального объема, который при выбранном дизайне способен обеспечить приемлемую точность результатов. Как только социолог определился с тем, кого он хочет опросить, он определил основу выборки. После чего решается вопрос о типе выборки.

Типами выборки называются основные разновидности статистической выборки: случайная (вероятностная) и неслучайная (не вероятностная). Вместо термина «тип выборки» часто употребляют слова «вид» и «разновидность», что также правильно. Тип выборки говорит о том, как люди попадают в выборочную совокупность, объем выборки сообщает о том, какое их количество туда попало.

Метод выборки - способ построения того типа выборки, название которого этот метод носит, например метод вероятностной выборки. В социологии методом называют основной способ сбора, обработки или анализа данных; правила и процедуры, с помощью которых устанавливается связь между фактами, гипотезами и теориями.

Вероятностные выборки

Случайная (вероятностная) выборка -- это выборка, для которой каждый элемент генеральной совокупности имеет определенную, заранее заданную вероятность быть отобранным. Это позволяет исследователю рассчитать, насколько правильно выборка отражает генеральную совокупность, из которой она выделена (спроектирована). Такую выборку иногда называют еще случайной. С помощью случайной выборки строится подавляющее большинство телефонных опросов и опросов на основе избирательных списков. Для построения такой выборки необходимо иметь полный список всех элементов генеральной совокупности.

Вероятностные методы включают:

1) Случайная выборка (простой случайный отбор)

Такая выборка предполагает однородность генеральной совокупности, одинаковую вероятность доступности всех элементов, наличие полного списка всех элементов. При отборе элементов, как правило, используется таблица случайных чисел.

2) Механическая (систематическая) выборка - разновидность случайной выборки, упорядоченная по какому-либо признаку (алфавитный порядок, номер телефона, дата рождения и т.д.). Первый элемент отбирается случайно, затем, с шагом `n' отбирается каждый `k'-ый элемент. Размер генеральной совокупности, при этом - N=n*k

3) Стратифицированная (районированная) применяется в случае неоднородности генеральной совокупности. Генеральная совокупность разбивается на группы (страты). В каждой страте отбор осуществляется случайным или механическим образом.

4) Серийная (гнездовая или кластерная) выборка

При серийной выборке единицами отбора выступают не сами объекты, а группы (кластеры или гнёзда). Группы отбираются случайным образом. Объекты внутри групп обследуются сплошняком.

Невероятностные выборки

Отбор в такой выборке осуществляется не по принципам случайности, а по субъективным критериям - доступности, типичности, равного представительства и т.д.

1) Квотная выборка

Изначально выделяется некоторое количество групп объектов (например, мужчины в возрасте 20-30 лет, 31-45 лет и 46-60 лет; лица с доходом до 30 тысяч рублей, с доходом от 30 до 60 тысяч рублей и с доходом свыше 60 тысяч рублей). Для каждой группы задается количество объектов, которые должны быть обследованы. Количество объектов, которые должны попасть в каждую из групп, задается, чаще всего, либо пропорционально заранее известной доле группы в генеральной совокупности, либо одинаковым для каждой группы. Внутри групп объекты отбираются произвольно. Квотные выборки используются в маркетинговых исследованиях достаточно часто.

2) Метод снежного кома

Выборка строится следующим образом: у каждого респондента, начиная с первого, просятся контакты его друзей, коллег, знакомых, которые подходили бы под условия отбора и могли бы принять участие в исследовании. Таким образом, за исключением первого шага, выборка формируется с участием самих объектов исследования. Метод часто применяется, когда необходимо найти и опросить труднодоступные группы респондентов (например, респондентов, имеющих высокий доход, респондентов, принадлежащих к одной профессиональной группе, респондентов, имеющих какие-либо схожие хобби/увлечения и т.д.).

3) Стихийная выборка

Опрашиваются наиболее доступные респонденты. Типичные примеры стихийных выборок - опросы в газетах/журналах, анкеты, отданные респондентам на самозаполнение, большинство интернет-опросов. Размер и состав стихийных выборок заранее не известен, и определяется только одним параметром - активностью респондентов.

4) Выборка типичных случаев

Отбираются единицы генеральной совокупности, обладающие средним (типичным) значением признака. При этом возникает проблема выбора признака и определения его типичного значенияURL: http://www.fdfgroup.ru/?id=189.

Таким образом, выборочный метод имеет очевидные преимущества перед сплошным изучением генеральной совокупности, так как сокращает объем работы (за счет уменьшения числа наблюдений), позволяет экономить силы и средства, получать информацию о таких совокупностях, полное обследование которых практически невозможно или нецелесообразно. Но происходит все это только в том случае, если соблюдаются научные правила выборочного исследования. Лишь равенство шансов попадания в выборку для каждого наблюдения, т. е. отбор «наугад», гарантирует от намеренных или ненамеренных искажений.

Показано, что в той степени, в какой выборка является репрезентативной, выводы, основанные на изучении этой выборки, можно без всяких опасений считать применимыми к исходной совокупности.

При сравнении типов выборки можно сказать, что по содержательным критериям невероятностная выборка не хуже вероятностной, а может быть, и лучше. Ее недостатки: невозможность установить степень репрезентативности и более высокая стоимость (с точки зрения затрат она обычно превосходит вероятностную на несколько порядков). Но есть и преимущества -- более глубокое, качественное и всестороннее раскрытие предмета по сравнению с вероятностной.

11. Методы первичной обработки исходных эмпирических данных.

. Подготовка эмпирических данных к обработке и анализу

Обработка первичной социологической информации может проводиться вручную, с помощью средств малой механизации, с использованием компьютерной техники. Основные этапы обработки первичной информации следующие.

Первый этап. Разрабатываются логическая схема обработки и анализа получаемых данных. В ходе этого этапа устанавливаются формы документов для сбора информации, методы ее кодирования для ручной и машинной обработки, методы контроля данных и устранения ошибок. Определяются порядок и методы обработки данных, алгоритм расчетов, разрабатываются система анализа полученных в ходе обработки данных, основные направления анализа.

Второй этап. В случае обработки данных компьютерными методами осуществляется разработка математического обеспечения, выясняется, какие необходимы программы для обработки материалов исследования, иногда разрабатывается новое программное обеспечение. На данном этапе используется большое количество разнообразных программных продуктов как импортного, так и отечественного производства, как профессиональных статистических пакетов, так и “доморощенных”, полупрофессиональных и просто любительских программ. Наиболее квалифицированные социологи предпочитают использовать SPSS, SAS или SYSTAT.[1]

Третий этап. Подготовка данных первичной социологической информации к обработке. Работа эта очень трудоемка. Так, при обработке данных анкетирования открытые вопросы анкет «закрывают» — классифицируют по определенным признакам, систематизируют и кодируют в соответствии с классификацией. Осуществляют проверку анкет на качество заполнения. Эта проверка включает три момента:

• на полноту заполнения (ответ может отсутствовать из-за нежелания респондента отвечать, непонимания им вопроса, небрежности в заполнении анкеты). При невозможности устранить ошибку отдельные вопросы или вся анкета изымается из обработки. Часто устанавливают «критерий полноты заполнения», например, процент незаполненных вопросов анкеты, при превышении которого она будет изъята из обработки. В случае большого изъятия, ставящего под сомнение репрезентативность выборки, возможно возникновение необходимости дополнительного сбора исходных данных;

• на надежность (определяется отклонение от репрезентативной выборки, с помощью контрольных и фильтрующих вопросов проверяется качество информации, устраняются противоречивые ответы, умышленно недостоверные, отфильтровываются ответы или анкеты лиц, некомпетентных в исследуемых вопросах и т д.);

• на технологичность (удобство обработки). Все ответы необходимо привести к виду, дающему возможность легко перенести информацию на машинный носитель для обработки. Из анкет убирают все пометки, которые можно неоднозначно трактовать, номера (шифры) выбранных ответов четко обводятся ручкой.

Далее подсчитывают все документы, входящие в обрабатываемый массив информации, каждому присваивается порядковый номер. Информация кодируется, т.е. категориям документа присваиваются условные обозначения (шифр, код). Если все вопросы анкеты закрытые, кодирование может осуществляться в ходе ее разработки. При наличии полузакрытых и открытых вопросов кодировать информацию возможно только после их «закрытия». Закодированную информацию переносят на машинные носители, контролируют качество переноса и устраняют ошибки.

Четвертый этап. Обработка информации (расчет средних величин, установление корреляционных связей, составление группировок, таблиц, графиков и пр.)

11. Методы анализа и обобщения социальной информации в исследовании.

Основные процедуры социологического измерения.

Измерением называется процедура наложения объектов измерения (относительно свойств и отношений между ними) на определенную числовую систему с соответствующими отношениями между числами, которые в социологических исследованиях называют шкалами.

Шкала - это отображение произвольной эмпирически системы с отношениями в числовой системе, состоящей из множества всех действительных чисел. Номинальной шкалой называется шкала наименований, включающая перечень качественных объективных характеристик респондента (пол, национальность, образование, социальное положение) или мнений, установок, оценок. Упорядоченная номинальная шкала (или шкала Гуттмана) предназначена для измерения субъективного отношения к объекту, установок субъекта. Эта шкала обладает такими важными достоинствами, как кумулятивность и репродуктивность. Ранговая шкала включает ранжированное распределение ответов в порядке убывания или увеличения интенсивности исследуемого признака. Интервальная шкала - это тип шкалы, определяемый разностью (интервалов) между упорядоченными проявлениями изучаемого социального объекта, выраженной в баллах или числовых значениях. Каждая шкала допускает лишь определенные операции между символами (индикаторами признака) и вычисление лишь конкретного набора статистических характеристик.

Отработка шкалограммы имеет свою процедуру: отбирается экспериментальная группа (около 50 человек), которой предлагается высказаться по поводу суждений, предположительно образующих континуум. Высший балл по шкале определяется суммированием оценок по каждому ответу. Данные опроса экспериментальной группы располагают в виде матрицы так, чтобы упорядочить опрошенных по числу набранных баллов от высшего к низшему. Знак "+" означает благожелательное отношение к объекту оценивания, "-" - неблагожелательное.

Анализ и обобщение.

Существуют качественные и количественные виды анализа массовой информации. К качественным видам относятся:

- функциональный анализ, направленный на выявление устойчивых инвариантных связей объекта;

- структурный анализ, связанный с выявлением внутренних элементов объектов и способа их сочетания;

- системный анализ, представляющий собой целостное изучение объекта.

Количественный (статистический) анализ информации включает совокупность статистических методов обработки, сравнения, классификации, моделирования и оценки данных, полученных в результате социологического исследования. По характеру решаемых задач и используемого математического аппарата методы статистического анализа подразделяются на четыре основные группы:

1) одномерный статистический анализ - дает возможность анализировать эмпирическое распределение измеренных в социологическом исследовании признаков. В этом случае вычленяются дисперсии и средние арифметические значения признаков, определяются частоты встречаемости различных градаций признаков;

2) анализ сопряженности и корреляции признаков - предполагает использование совокупности статистических методов, связанных с вычислением парных корреляций между признаками, измеренных в количественных шкалах, и анализ таблиц сопряженности для качественных признаков;

3) проверка статистических гипотез - позволяет подтвердить или опровергнуть определенную статистическую гипотезу, обычно связанную с содержательным выводом исследования;

4) многомерный статистический анализ - позволяет анализировать количественные зависимости отдельных содержательных сторон исследуемого объекта от множества его признаков [1, с. 358-387].

Таблица сопряженности признаков - форма представления данных об объектах социологического исследования на основе группировки двух или более признаков по принципу их сочетаемости. Наглядно можно представить лишь в виде набора двумерных срезов. Таблица сопряженности позволяет провести поградационный анализ влияния какого-либо признака на другие и визуальный экспресс-анализ взаимовлияния двух признаков. Таблицы сопряженности, образованные двумя признаками, называются двумерными. Для них разработано большинство мер связи, они более удобны для анализа и дают корректные и значимые результаты. Анализ многомерных таблиц сопряженности признаков в основном состоит из анализа составляющих ее маргинальных двумерных таблиц. Таблицы сопряженности признаков заполняются данными о частотах совместной встречаемости признаков, выраженных в абсолютном или процентном отношениях.

Существует два основных класса статистических выводов, которые делаются при анализе таблиц сопряжения: проверка гипотезы о независимости признаков и проверка гипотезы о связи между признаками.

Статистические методы анализа включают в себя:

- анализ средних величин;

- вариационный (дисперсионный) анализ;

- изучение колебаний признака относительно его среднего значения;

- кластерный (таксономический) анализ - классификацию признаков и объектов при отсутствии предварительных или экспертных данных о группировке информации;

- логлинейный анализ - поиск и оценку взаимосвязей в таблице, сжатое описание табличных данных;

- корреляционный анализ - установление зависимости между признаками;

- факторный анализ - многомерный статистический анализ признаков, установление внутренних взаимосвязей признаков;

- регрессионный анализ - изучение изменений значений результатирующего признака в зависимости от изменений признаков-факторов;

- латентный анализ -- выявление скрытых признаков объекта;

- дискриминантный анализ - оценка качества экспертной классификации объектов социологического исследования.

Исследование считается завершенным тогда, когда представлены результаты. В соответствии с целью исследования они имеют различную форму: устную, письменную, с использованием фотографий и звука; могут быть краткими и сжатыми или пространными и подробными; составленными в расчете на узкий круг специалистов или для широкой публики.

Заключительный этап социологического исследования состоит в подготовке итогового отчета и последующем предоставлении его заказчику. Структура отчета определяется типом проведенного исследования (теоретическое или прикладное) и соответствует логике операционализации основных понятий. Если исследование носит теоретический характер, то в отчете основное внимание уделяется научной постановке проблемы, обоснованию методологических принципов исследования, теоретической интерпретации понятий. Затем дается обоснование построения применяемой выборки и - непременно в форме самостоятельного раздела - проводится концептуальный анализ полученных результатов, а в конце отчета излагаются конкретные выводы, возможные практические результаты и способы их реализации. В отчете о прикладном исследовании основное внимание уделяется решению задач, выдвинутых практикой и предложенных заказчиком. В структуре такого отчета обязательны описание объекта и предмета исследования, задач исследования, обоснование выборки. Основной акцент направлен на формулирование практических выводов и рекомендаций и реальные возможности их реализации.

Число разделов в отчете, как правило, соответствует числу гипотез, сформулированных в программе исследования. Первоначально дается ответ на главную гипотезу. Первый раздел отчета содержит краткое обоснование актуальности изучаемой социологической проблемы, характеристику параметров исследования. Во втором разделе описываются социально-демографические особенности объекта исследования. Последующие разделы включают ответы на выдвинутые в программе гипотезы. Заключение дает практические рекомендации, в основе которых лежат общие выводы. К отчету обязательно делается приложение, содержащее все методологические и методические документы исследования: статистические таблицы, диаграммы, графики, инструментарий. Они могут быть использованы при подготовке программы нового исследования [1, с. 358-387].

3. Анализ эмпирических данных социологии

С формальной точки зрения при сравнении эмпирических данных должны соблюдаться следующие правила, необходимые в логике экспериментального анализа:

- два состояния одного процесса сопоставимы, если они содержат хотя бы одно общее свойство или показатель;

- ни один фактор не может быть признан причиной сравниваемых явлений, если в одном случае при регистрации изучаемого явления он имеет место, а в другом - нет (правило согласия Милля);

- вместе с тем данный фактор не может быть причиной изучаемого явления, если в одном случае (исследовании) он имеет место, а само явление не фиксируется, хотя в другом случае (исследовании) дело обстоит так, что регистрируются и явления, и данный фактор (правило различия);

- некий фактор (условие, обстоятельства) не может достоверно считаться определяющим в отношении изучаемого процесса, если в другом случае (в другом исследовании) наряду с ним изучаемому процессу сопутствуют другие факторы.

Эти логические правила, напоминающие о строгости экспериментального вывода, нельзя игнорировать. В зависимости от программных целей исследования анализ полученных данных может быть более или менее глубоким и основательным.

Цель исследования определяет уровень анализа в том смысле, что либо позволяет, либо запрещает прекратить его на какой-то стадии. В полном же объеме, т.е. от первого до последнего шага, последовательность действий социолога при анализе эмпирических данных может быть представлена следующим образом.

Первая стадия - описание всей совокупности данных в их простейшей форме. Предварительно осуществляется общий контроль качества полученной информации: выявляются ошибки и пропуски, допущенные при сборе данных и при вводе их в компьютер для обработки, бракуются какие-то "единицы" выборочной совокупности, не отвечающие модели выборки (коррекция выборки), отсеиваются некомпетентные респонденты (изымаются их данные полностью или частично), производятся другие контрольные действия, которые на социологическом жаргоне называют "чисткой массива". Дальше следует собственно описание: используется аппарат дескриптивной статистики для упорядочения всех данных по отдельным признакам (переменным). Изучаются простые распределения, выявляются аномалии и скошенности, рассчитываются показатели средней тенденции, вариации распределений. Все это необходимо для решения двух задач:

1) общей оценки выборочной совокупности и частных подвыборок (половозрастных, социально-профессиональных и других) с тем, чтобы понять, каким образом особенности выборок будут сказываться на интерпретации того или иного частного вывода и обобщающих заключений;

2) для того чтобы в последующих операциях с данными не утратить представления о составляющих более сложных зависимостей и комбинаций, которыми впоследствии будем оперировать [1, с. 358-387].

Например, в итоговых или промежуточных выводах находят, что такие-то условия деятельности или характеристики людей более важны, чем некоторые другие. Чтобы правильно интерпретировать это заключение, следует вспомнить, каковы основные характеристики выборки, нет ли в ней заметных аномалий. Очень возможно, что в общей выборке доминируют представители определенного социального статуса, возрастной когорты, национальной принадлежности и т.п. С этими их особенностями связаны социальные функции, интересы, образ жизни. В итоге может оказаться, что суммарные выводы неосновательны: они преимущественно объясняются спецификой доминирующей подвыборки обследованных. Чтобы проверить эту рабочую гипотезу, надо расчленить массив информации на соответствующие подвыборки и повторить анализ раздельно для каждой из них, включая доминирующую.

Так устанавливаются ограничения выводов. Обращение к "простой структуре" данных нужно и для того, чтобы при всевозможных комбинациях и сложных построениях не утратить представления об их первооснове. Вдруг "выскакивает" интереснейший факт, какие-то явления неожиданно тесно коррелируют. При попытке объяснить, что происходит, возможно было забыто, что сведения об этих явлениях получены по ответам респондентов на два вопроса одинаковой конструкции, соседствующих в анкете, и что это, видимо, следствие монотонного реагирования на похожие по форме вопросы - они подобны именно в силу психологического эффекта "эхо". Открытия не состоялось. Вторая стадия - "уплотнение" исходной информации, т.е. укрупнение шкал, формирование агрегированных признаков-индексов, выявление типических групп, жестких подвыборок общего массива и т.п.

Генеральная цель всех этих операций - сокращение числа признаков, нужных для итогового анализа. Одновременно достигается первичное обобщение данных, нужное для более глубокого понимания существа изучаемых процессов. Допустим, например, что при контент-анализе по смысловой единице "а" практически информации не было получено (2% всего массива сведений). Сохранив этот пункт, мы потом будем постоянно наталкиваться на нулевые значения. Если можно, целесообразно объединить данную смысловую единицу с подобной ей, укрупнить шкалу. Тогда следует дать уточненную интерпретацию нового признака, теперь достаточно емкого по статистике наполнения. Формирование сводных, агрегатных признаков освобождает от необходимости утомительно интерпретировать малосущественные частности, повышает уровень обобщений, ведет к более емким теоретическим умозаключениям. Одно дело, когда в прикладном - "инженерном" - исследовании анализируют соотносительное значение каждого из элементов производственной ситуации в его влиянии на отношение к работе. И совершенно иначе действуют, если задача состоит в обнаружении социальной закономерности при повторном сравнительном исследовании. Здесь важно обобщить информацию по более емким структурам, например, по всем факторам условий и всем составляющим содержания труда. Поскольку мы знаем частные составляющие того и другого, т.е. аккуратно прошли первый этап анализа, наши дальнейшие операции с данными будут более целеустремленными, экономичными и практичными с точки зрения приближения к основным целям исследования.

На данной стадии, в развитии которой осуществляется переход к анализу взаимосвязей (3-я стадия), будут использоваться довольно сильные операции - факторный анализ, типологизация и подобные им. Очень важно дать необходимые промежуточные истолкования каждого из агрегируемых показателей, ибо это - новые свойства, нуждающиеся в осмыслении, построении соответствующих интерпретационных схем. Как замечает Г.С. Батыгин: "с известной долей преувеличения всю деятельность социолога можно назвать интерпретирующей: случайно попавший в выборку человек интерпретируется как респондент; его жизненные реалии и высказывания интерпретируются в шифрах и "закрытиях" вопросников; первичная социологическая информация интерпретируется в средних величинах, мерах рассеяния и корреляционных коэффициентах; числовые данные должны сопровождаться какими-либо рассуждениями, т.е. опять же интерпретироваться" [8. с. 177]. Тем более нуждаются в построении интерпретационных схем новые емкие признаки, сгруппированные, типологизированные данные. Третья стадия анализа как бы вклинивается в предыдущую. Это - углубление интерпретации и переход к объяснению фактов путем выявления возможных прямых и косвенных влияний на агрегированные свойства, социальные типы, устойчивые образования. Здесь главная опасность - подмена косвенных, опосредованных связей прямыми. Такая ошибка - самая распространенная и менее всего заметная со стороны.

Итак, на данной, вероятно самой ответственной, стадии анализа должны быть получены основные выводы, проверены главные гипотезы, необходимые и для теоретического осмысления проблемы, и для разработки практических рекомендаций.

Четвертая стадия, заключительная, - попытка прогноза развития изучаемого процесса, событий, явлений при определенных условиях [3, 24-25, 212-214]. Лучшим образом решению этой задачи отвечает повторное обследование. При невозможности осуществить повторные исследования на базе разового используют модели мысленного экспериментирования, регрессионные, детермннационные, стохастические и др. Полезно прибегнуть к оценкам экспертов [5] в данном предмете, чтобы проверить надежность прогноза, являющегося результатом квазиэкспериментов.