33. Анализ таблиц сопряженностей, корреляционная зависимость.

Таблица – форма представления данных об объекте исследования на основе группировки одного или более признаков.

Подлежащее – сам объект, характеризуется числовым показателем.

Сказуемое – числовые показатели, характеризующие объект.

Одномерные таблицы (1 признак) – позволяет проанализировать структуру совокупности.

Корреляционная зависимость

Построение 2-х мерных таблиц служит основой для выявления взаимосвязи между признаками. Обладает вероятностным характером. Не является абсолютно точной и полной. Не предполагает жесткой связи между признаками, т.к. в ней отражается множество признаков.

Если 2 признака изменяются совместно, то по значению одного из них можно предсказать тенденцию изменения другого.

Ложная корреляция – совместное изменение 2х признаков вызвано не их взаимосвязью, а совпадением.

Корреляционный анализ – изучение парной корреляции, выявление: формы связи (прямолинейной, криволинейной), типа связи, тесноты связи.

Анализ полученных данных. Стадии анализа:

1)обобщение; сворачивание; группировка информации по средством таблицы

*Группировка: простая (однопризнаковая; сложная (по больше или 2 признакам))

2)описание (данные заканчиваются выводом)

-сравнение: динамика; статистические данные

Виды сравнения:

-с данными других исследований

-с данными данного исследования

-с данными статистики

2 показателя = динамика; 3-4 показателя = тенденция

-типологизация

3)объяснение (почему это происходит)

Корреляционная зависимость

-носит вероятностный характер

-не предполагает причинно-следственную связь

-совместное изменение связей признаков

-показывает зависимость двух переменных

-предполагает появление следующих факторов: наличие связи между переменными; форма связи (прямолинейные\криволинейные); типы связи (прямая\обратная); теснота связи

4)прогнозирование

Коэффициент Спирмена:

Используется для измерения тесноты связи между признаками, который можно проранжировать.

1)наличие и тесноту связи исследуемого признака

2)изменение в пределах от [-1;1]

Значения равные -1 => связь минимальная

Значение равные 1 => связь максимальная

Значения равные 0,75 => сложная связь

Коэффициент Пирсона:

Используется для выявления связи между количественными переменными

- изменение в пределах [-1;1]

-о форме, наличии, тесноте связи

Значения равные -1 => обратно-пропорциональная зависимость

Значения равные 0 => нет связи

Значения равные 1 =>

Коэффициент ассоциации: о наличии связи

Рассчитывается для дихотомических признаков (крайне противоположенных).

Логический анализ:

-дедукция

-индукция

34. Особенности методов качественной социологии их основные виды. Сравнительная характеристика количественных и качественных методов исследования.

Качественные методы-такие методы сбора инф, в кот первичными данными явл данные о субъективных мнениях людей, выраженные чаще всего пространственными высказываниями. Данные могут быть получены при помощи наблюдения, глубокого интервью, групповой дискуссии, эксперимента.

Качеств методы носят аналитич характер, колич методы относит характер

Качественные и количественные методы исследования.

Основания для классификации:

В завис-ти от теоретической основы:

Количественные методы обеспечивают достоверные знания, реалистический подход, описывает логические связи м/д переменными.

Качественный предусматривает рассмотрение узкой проблемы.

В завис-ти от фокуса анализа:

Количественные фокусируются на глобальных проблемах. В центре внимания социальный институт.

Каческтвенные- частный микроанализ, в центре вним- человек с внутренними субъективными оценками и мнением.

В зависимости от единиц анализа:

Кол- конкр факты и события. Кач- субъективная направленность.

В завис-ти от целей и задач:

Кол- поиск взаимосвязи, масштабное описание. Кач- в рамках частного явления.

В зависимости от стиля предстваления рез-в:

Количественный- жесткий, основан на статистич данных

Кач- не говорит о статистике.

По уровню обоснованности:

Кол-выше. Кач-ниже

По степени формализации: кол- высокая, кач- минимальная.

По логике анализа: кол- дедуктивная, кач- индуктивная.