22…Анализ собранной социологической информации - самый увлекательный этап исследования. Здесь проверяются выдвинутые гипотезы, выявляются новые проблемы, а иногда ждет и разочарование.

Для начала группировка и классификация - элементарные процедуры упорядочения собранной информации.

Простая группировка - это классификация или упорядочение данных по одному признаку. Так, в зависимости от гипотез можно сгруппировать выборочную совокупность по возрасту, полу, роду занятий, образованию или по высказанному суждению. Число членов выделенной группы называют долей или относительной частотой. Здесь сразу можно применить такие статистические приемы обработки информации, как вычисление медианы, среднеарифметических показателей, исчисление частот по процентам.

Перекрестная группировка - это связывание данных, предварительно упорядоченных по двум признакам в таблицах. Например, возраст мужа и возраст жены в семейных парах или отношение к проводимым в стране экономическим реформам в зависимости от возраста, материального положения. Основная задача перекрестной группировки - поиск устойчивых связей изучаемых объектов, например, типичных соотношений возраста семейных пар. Выясняется, что мужья в большинстве случаев старше своих жен. Но в новых городах Севера, где довольно специфичен демографический состав населения, достаточно много семейных пар, где жена старше своего мужа.

Такая группировка в некоторых случаях уже является достаточной для основательного отчета по результатам исследования.

Далее возможны эмпирическая типологизация, поиск устойчивых сочетаний свойств социальных объектов не по одному или двум, а в нескольких измерениях одновременно. К примеру, в семейных парах возраст супругов анализируется в зависимости от национальности, места жительства, характера труда и т. п. Задачи многомерной эмпирической типологизации решают с помощью математических процедур распознавания образов - таксономии. В эмпирическом материале для таксономического анализа выделяются группы - таксоны, например, по семейному положению, и затем анализируется их миграционное поведение, по характеру миг рационных потоков в зависимости от численности поселенческих образований (крупных, средних и малых городов, сел).

В многомерной эмпирической классификации используется прием кластерного анализа. Например, конфигурация депутатских групп в органах представительной власти, позволяющая прогнозировать их поведение.

В специальной литературе рассматриваются более сложные приемы анализа информации: критерий Юла, метод корреляционного графа, факторный анализ, всевозможные коэффициенты, например Пирсона.

Как правило, социологи используют стандартные компьютерные программы обработки социологической информации, пригодные для выдачи простых распределений, процентов, отклонений, ранговых и парных коэффициентов корреляции, энтропии, регрессионных показателей, различного рода индексов и т. п.

В зависимости от программных целей исследования анализ полученных данных может быть более или менее глубоким и основательным. В зависимости от целей исследования можно остановиться на определенном этапе анализа информации.

23… Группировка материала статистических наблюдений

Измеряя характеристики объекта, исследователь собирает пер­вичный статистический материал. Дальнейшая его задача состоит в систематизации и обобщении результатов измерения для выявле­ния характерных черт, существенных свойств тех или иных типов Явлений, обнаружения закономерностей изучаемых процессов и про­верки гипотез, лежащих в основе исследования. В основе исполь­зуемых методов обработки полученных материалов исследования лежит предварительное упорядочение первичных данных главным образом при помощи статистической группировки и составления статистических таблиц.

 

Статистическая группировка.

Распределение изучаемой совокуп­ности на однородные группы по существенным для нее признакам (характеристикам) называется статистической группировкой.

Основное назначение группировки состоит, во-первых, в уста­новлении численности каждой отдельно взятой части совокупности, расчленённой в соответствии со значениями определенного признака (или нескольких признаков), и, во-вторых, в изучении влияния причин и зависимости явлений.

Главным вопросом метода группировки является правильный выбор группировочных признаков. Могут быть получены превосход­ные данные, по эти сведения пропадут совсем, если их группировка будет произведена неправильно. Поэтому при выборе признаков для отграничения явлений одного типа от явлений других типов необхо­димо руководствоваться не субъективными построениями, а содер­жательным анализом особенностей социальных явлений, задачами исследования, а также видом признаков, с которыми имеет дело исследователь. Основные группировки должны тщательно разрабатываться уже при составлении программы социологического исследования  с необходимостью отражать ключевые гипотезы.

Статистические таблицы.

Предусмотренные программой исследо­вания и методиками обработки группировки объектов по каждому из признаков кладутся в основу статистических таблиц, обобщаю­щих исходные данные.

В дальнейшем составляют более сложные таблицы, позволяющие сопоставлять ряды распределений, и, наконец, комбинационные таблицы, в которых три или более признака перекрещиваются, ком­бинируются. По таким таблицам устанавливаются, измеряются и анализируются связи между признаками исследуемой совокупности объектов.

Построение таблицы подчинено определенным правилам. Основ­ное содержание таблицы должно быть отражено в названии (круг рассматриваемых вопросов, географические границы статистической совокупности, время, единицы измерения). Таблицы бывают простые, групповые и комбинационные.

Простые таблицы представляют собой перечень, список, отдельных единиц совокупности о количественной (или качественной) характеристикой каждой из них в отдельности.

В групповых таблицах содержится группировка единиц совокуп­ности по одному признаку, а в комбинационных — по двум и более признакам.

Таким образом, метод группировки и представление материала в виде статистических таблиц уже дают определенные возможности для изучения социологических данных. С другой стороны, он является совершенно необходимым средством для дальнейшего анализа и применения более тонких статистических методов.

 

Графическая интерпретация эмпирических зависимостей

 

Частотные распределения изображаются также в виде диаграмм и графиков. Главным достоинством графического изображения яв­ляется его наглядность.

Графическая интерпретация эмпирических зависимостей осно­вана на знании технических правил построения рядов, типов и свойств теоретических распределений. Виды: гистограмма, полигон и кумулята, распределения.