- •1. Виды документов и критерии достоверности информации в них.
- •3. Виды и организация контент-анализа.
- •4. Дискурс-анализ.
- •5. Критический дискурс-анализ.
- •6. Интент-анализ
- •7. Процедура интент-анализа.
- •8. Ивент-анализ
- •9. Стратегии, виды и принципы анализа эмпирических данных.
- •10. Подготовка данных к обработке, кодирование, ввод.
- •11. Первичные математические расчеты. Средние значения ряда.
- •12. Первичные математические расчеты. Меры рассеяния.
- •13. Анализ одномерных распределений.
- •15. Способы графического изображения данных в отчетах.
- •16. Понятие, виды индексов в политических исследованиях.
- •17. Использование индексов в эмпирических исследованиях.
- •20. Индексы демократии, строящиеся на основании статистических расчетов.
- •21. Индексы социального благополучия
- •23. Возможности использования логического квадрата.
- •25. Виды связи между переменными
- •26. Корреляционный анализ. Проблема ложной корреляции. Коэффициенты корреляции.
- •27, 28. Парный и множественный регрессионный анализ.
- •29!. Многомерное шкалирование: понятие, виды, этапы, условия.
- •31! Факторный анализ.
- •32!. Кластерный анализ.
- •33!. Критерии выделения типов алгоритмов кластерного анализа.
- •34!. Свойства кластеров и методы группировки данных в кластерном анализе.
- •35!. Виды алгоритмов в кластерном анализе.
- •37.Использование сетевого анализа в политических исследованиях.
- •38. Сетевой анализ политической коммуникации
- •40. Дисперсионный анализ
- •41!. Дискриминантный анализ.
- •42!. Понятие, этапы построения прогнозов
- •43! Виды прогнозирования.
- •44!. Статистический прогноз.
- •46,47 Футурология
- •51 Политический риск.
- •52 Глобальное политическое прогнозирование
- •53!. Методы обработки данных фокус-групп.
- •54!. Анализ данных включенного наблюдения.
- •55! Анализ данных в биографическом методе.
- •56! Виды контент-анализа. Качественный вариант контент-анализа.
- •57! Когнитивное картирование
- •58. Cпособы оценки качеств и ресурсов политических лидеров
- •59. Проверка гипотез в статистическом анализе.
- •66. Методики оценки эффективности политической рекламы.
- •67 Неконвенциональное политическое поведение
9. Стратегии, виды и принципы анализа эмпирических данных.
Выбор стратегии обработки информации зависит от типа эмпирических данных.
государственная статистика. Любые документальные источники, описывающие социум. Эта информация собирается регулярно и фиксируется в архивах. На основании этих данных можно конструировать индексы, позволяющие проводить сравнительные исследования. Как меняется объект в течение времени (динамические ряды). Перепись населения используют для формирования и контроля выборочной совокупности.
данные, полученные с помощью анкеты просто структуры. Используют простые, однозначно интерпретируемые вопросы (маркетинговые исследования для избирательных кампаний, мониторинги рейтинга политиков и властных структур). Основная задача: описание состояния отдельных эмпирических индикаторов. Можно использовать множество анализов.
опросы общественного мнения. Анкетирование, тестирование, нестандартизированные интервью, наблюдение, эксперименты. Исследует политические установки, стереотипы. Используют статистические методы многомерного шкалирования + качественные методы.
текстовые данные. Нарративное интервью в биографическом методе, игротехники, фокус-групп, контент-анализ, методик неоконченных предложений и тестов по типу 20 самоопределений (я – это …). Трансакционный анализ (простая интерпретация, которая не поддается формализации).
данные исследования, выполненные другими исследователями. Вторичный анализ. Если есть только отчет или статья об исследовании, то проверяется логичность исследования; поиск проколов в логике доказательств. Если есть методологический инструментарий, тогда функция эксперта. Анализ самой методики.
10. Подготовка данных к обработке, кодирование, ввод.
Последовательность при обработке информации:
Чистка массива данных
Собственно описание
Сокращение числа признаков, необходимых для итогового анализа
Анализ взаимосвязей существенных признаков
Интерпретация данных и построение моделей
Прогнозирование развития событий.
Выбор стратегии обработки информации зависит от типа эмпирических данных.
государственная статистика. Любые документальные источники, описывающие социум. Эта информация собирается регулярно и фиксируется в архивах. На основании этих данных можно конструировать индексы, позволяющие проводить сравнительные исследования. Как меняется объект в течение времени (динамические ряды). Перепись населения используют для формирования и контроля выборочной совокупности.
данные, полученные с помощью анкеты просто структуры. Используют простые, однозначно интерпретируемые вопросы (маркетинговые исследования для избирательных кампаний, мониторинги рейтинга политиков и властных структур). Основная задача: описание состояния отдельных эмпирических индикаторов. Можно использовать множество анализов.
опросы общественного мнения. Анкетирование, тестирование, нестандартизированные интервью, наблюдение, эксперименты. Исследует политические установки, стереотипы. Используют статистические методы многомерного шкалирования + качественные методы.
текстовые данные. Нарративное интервью в биографическом методе, игротехники, фокус-групп, контент-анализ, методик неоконченных предложений и тестов по типу 20 самоопределений (я – это …). Трансакционный анализ (простая интерпретация, которая не поддается формализации).
данные исследования, выполненные другими исследователями. Вторичный анализ. Если есть только отчет или статья об исследовании, то проверяется логичность исследования; поиск проколов в логике доказательств. Если есть методологический инструментарий, тогда функция эксперта. Анализ самой методики.
Схема обработки данных:
информация систематизируется
вводится в компьютер для хранения и последующей обработки, формирования производных от эмпирических показателей индикаторов, поиска латентных характеристик, анализа взаимосвязи феноменом политической жизни, структурирования социальной реальности.
обработка и оформление результатов в виде схем, графиков, статистических расчетов.
составление отчета.
Подготовка данных
проверка методического инструментария на точность, полноту, качество заполнения. Проверка на точность заполнения – проверка правильности ответом на каждый вопрос. (вопросы-фильтры). Выбраковке подлежат документы, в которых пропущен 1 вопрос паспортички и 10-15 % содержательных вопросов.
оставшиеся документы нумеруются.
ремонт выборки. Исследователи сравнивают идеальную выборочную модель с реальной выборкой и проводят дополнительный опрос, ликвидируя перекосы в выборке. Если количество отбракованных анкет невелико, то для восстановления необходимого объема и параметров выборки возможна повторная обработка незначительного количества анкет.
кодирование – процесс присвоения количественных значений информации. Кодируется не само содержание информации, а факт ее наличия или отсутствия. Это позволяет применять к ней математические методы обработки. При приписывании кодов важно помнить, что нужно сохранять непрерывность (ни один номер не должен быть потерян) и порядок приписывания кодов градациям переменных.
5. ввод данных в электронную таблицу. Количество колонок в таблице – количество анализируемых переменных, число строк – количество опрошенных респондентов.
В статистическом пакете SPSS предусмотрено 8 типов кодирования переменных.
Строчных (STRING) и числовых (NUMERIC) переменных. Строчные переменные используются достаточно редко, например, для введения ответов на открытые вопросы или фамилий респондентов.
Техника анализа переменных, измеренных в количественных шкалах (интервальной и шкале отношений) обычно одинакова. В соответствии с типом шкалы измерения переменные относят к номинальным, ординальным (ранговым) и количественным типам переменных.
К особому типу относят переменные, имеющие два ответа - "да" и "нет" (например, "Имеете ли Вы телевизор?"). Эти переменные называют дихотомическими. Их удобно кодировать цифрами 1 ("да") и 0 ("нет").
Часто встречаются вопросы: "Какие варианты ответов, предлагаемых анкетой, Вам кажутся разумными?". В анкете на такой вопрос предлагается несколько ответов. В этих случаях признаки принято называть неальтернативными или многозначными. Неальтернативный признак можно кодировать одним из двух способов:
Для каждой подсказки заводится переменная, которая соответствует столбцу матрицы и кодируется с помощью 0 и 1.
Кодирование порядковых номеров подсказок из текста анкеты, указанных респондентом.