Социологические исследования: комплекс наиболее востребованных процедур обработки и анализа количественных социологических данных, в том числе:

• расчет объема выборки и определение ошибки репрезентативности;

• экстраполяция данных на генеральную совокупность;

• обработка вопросов с множественным выбором;

• обработка открытых и полузакрытых вопросов;

• обработка табличных вопросов;

• обработка ранговых методик и полярных профилей;

• множество методик разработки вторичных показателей;

• одномерный, двухмерный и многомерный частотный анализ;

• регрессионный, кластерный, дисперсионный, детерминационный и другие виды многомерного анализа;

• контент-анализ текстовых данных.

Переменная – аналогично понятиям показатель, индикатор или признак – величина, принимающая различные значения в конкретных случаях. В обычном понимании это может быть вопрос в анкете. Формулировка переменной может отличаться от формулировки вопроса и соответствовать формулировке показателя. Например, если вопрос в анкете звучит “Кем Вы работаете?”, то переменная может быть озаглавлена “Род занятий”. При определении переменной в Vortex указывается ее тип, список значений, свойства и шкала измерения.

Значение переменной - в обычном понимании это вариант ответа на вопрос анкеты. Выбор респондентом варианта ответа на вопрос анкеты есть присваивание переменной ее значения. Формулировка значения (подобно формулировке переменной) может отличаться от анкетной. Например, вариант ответа в анкете “затрудняюсь ответить” может быть озаглавлен “затруднившиеся” или «З/О.» .

Пропущенные значения – пустые ячейки («нет данных»), а так же значения, которые считаются пропущенными. Обычно таковыми считаются варианты типа «затрудняюсь ответить», «не помню» и т.п., в том случае, если они не несут смысловой нагрузки.

Первичная переменная - это переменная, замеряемая непосредственно в ходе сбора эмпирической информации, то есть имеющаяся в анкете или бланке отчетности. Первичные переменные определяются в Vortex до начала ввода данных. С их помощью формируется основа структуры базы данных. Переменные и вопросы анкеты иногда не совпадают. Так, например, табличные вопросы стоит разбить на серию переменных, соответственно каждому смысловому значению.

Пример: В анкете у вас был табличный вопрос следующего вида:

«3. Как вы относитесь к следующим политическим фигурам?»

	Полностью положительно	Скорее положительно	Безразлично	Скорее отрицательно	Полностью отрицательно
К президенту	1	2	3	4	5
К премьер-министру	1	2	3	4	5
К губернатору	1	2	3	4	5
К мэру	1	2	3	4	5

Подобный вопрос следует разбить на 4 переменных альтернативного типа: «Отношение к президенту», «Отношение к премьер-министру», «Отношение к губернатору», «Отношение к мэру». Аналогично и следует поступать с ранговыми вопросами типа «Проранжируйте следующие ценности с точки зрения Вашего отношения к ним…» Каждую ценность следует оформить как отдельную переменную числового типа.

Вторичная переменная - это переменная, которая рассчитывается или комбинируется на основе других первичных или вторичных переменных. Определение вторичных переменных происходит в Vortex уже после вода данных. При расчете вторичной переменной используются специальные формулы. См. также «Методы создания вторичных переменных».

Тип переменной - основное свойство переменной в VORTEX. Влияет на особенности ввода, хранения и анализа данных.

Версия 8.0. поддерживает следующую структуру типов переменных:

Альтернативная

Поливариантная

Числовая

Строковая

Альтернативная переменная предполагает возможность выбора только одного значения из ограниченного списка.

Пример:

1. Переменная «Пол»: значения «мужской», «женский»

2. Переменная «Образование»: значения «начальное», «неполное среднее», «среднее общее» и т.д.

3. Переменная «Возраст»: значения «до 20 лет», «20-29», «30-39», «40-49» и т.д.

Поскольку в ответе на альтернативный вопрос один человек может дать только один ответ, то число ответов и число ответивших совпадает. Максимально возможное количество значений, которые может принимать альтернативная переменная - 255.

Поливариантная переменная предполагает возможность выбора из ограниченного списка нескольких значений одновременно. Она применяется в программе для обработки вопросов «типа меню», предполагающих возможность выбора нескольких вариантов ответа одновременно.

Пример:

1. Переменная «Домашнее животное»: значения «кошка», «собака», «рыбки», «птички», «грызуны», «пресмыкающиеся» и т.д.

2. Переменная «Известные марки пива»: значения «Балтика», «Бочкарев», «Старый мельник», «Невское», «Золотая бочка» и т.д.

Здесь опрошенный может иметь одновременно несколько домашних животных, знать несколько марок пива.

Числовая переменная в качестве значений имеет числа. Таковыми будут, например, переменные «Доход» и «Возраст» если их значениями выступают конкретные числа. Однако если Вы планируете, например, «Возраст» измерять интервалами, то Вам лучше использовать альтернативную переменную. Числовая переменная всегда имеет количественную шкалу и допускает самые разнообразные статистические расчеты.

Строковая переменная в качестве значений имеет текстовые строки - уникальные наборы символов. Использование строковых переменных имеет смысл лишь в том случае, если каждое значение действительно уникально и не имеет повторения в других объектах. Таковыми, например, будут переменные «ФИО» и «Домашний телефон респондента». Если же значения имеют тенденцию повторятся, то более эффективно будет использование переменной альтернативного или поливариантного типа.

Пример: В анкете задается вопрос: «Какие марки автомобилей Вам нравятся?». Предполагается, что ответ респондент даст в открытой форме (нет стандартных вариантов). Оформить такой вопрос строковой переменной будет неправильно, поскольку респонденты будут повторяться. Лучше использовать в этом случае переменную поливариантного типа.

Структурные переменные – переменные, которые создают представление об основной структуре исследования. Они указываются на странице «Исследование» главного окна программы.

• Идентификатор объектов - переменная, в которой содержатся номера объектов или их коды, например "Фамилия, Имя, Отчество" или "Номер анкеты" и т.п. Такая переменная может быть строкового или числового типа. Значения не должны повторяться.

• Регион(структура) - это переменная, в которой содержатся названия регионов (любых территориальных единиц - областей, городов, районов и т.п.) или названия структурных подразделений организации (цеха, отделы, и т.п.). Такая переменная должна быть альтернативного типа.

• Период времени - это переменная, в которой содержатся названия периодов времени. Такая переменная должна быть альтернативного типа.

• Сегменты - это переменная, в которой содержатся названия целевых групп или сегментов. Такая переменная должна быть альтернативного типа.

• Весовая переменная – переменная, используемая для определения веса, того или иного объекта (объекта) объекта в совокупности. В ряде исследований для обеспечения сравнимости информации применяется непропорциональный охват единиц различных слоев генеральной совокупности.

Пример: В области 2 млн. чел. проживает в городах и только 300 тыс. чел. – в сельской местности. Если использовать случайную выборку, то проживающие в сельской местности вообще могут в нее не попасть ввиду своей малочисленности. Однако, требуется учесть репрезентативное мнение как горожан, так и сельчан. Соответственно, принимается решение опросить 1000 горожан и 500 сельчан случайным образом. При раздельном анализе можно сравнить мнение горожан с мнением сельчан, однако, в целом по совокупности жителей области, выводы делать нельзя – группы представлены непропорционально. Для выравнивания пропорций мы и прибегнем к взвешиванию. В генеральной совокупности соотношение составляет 2.000.000/300.000=20/3=6,67/1. В выборочной совокупности соотношение 1000/500=2/1. Соответственно, 2/6,67=3,33. То есть, либо горожан должно быть опрошено в 3,33 раза больше, либо сельчан в 3,33 раза меньше. Поэтому, каждому сельчанину следует присвоить вес 1/3,33=0,3, а каждому горожанину – вес 1. Таким образом, анкета 1 сельчанина будет считаться 0,3 раза, а анкета 1 горожанина – один раз. Создадим неограниченную переменную числового типа «Вес». При вводе данных, если анкета сельчанина, укажем вес 0,3, а если анкета горожанина укажем вес 1. Зададим переменную «Вес» в качестве весовой переменной.

В приведенном примере можно не указывать вес напрямую при вводе данных, а рассчитать его исходя из переменной «Место жительства». Сама по себе переменная «Место жительства» является номинальной, однако, в целях расчета веса укажем для значения «сельская местность» среднее «0,3», а для значения «городская» местность – среднее «1». Затем, после ввода данных создадим вторичную переменную числового типа «Вес» указав в качестве формулы «#Место жительства». Тогда программа сама рассчитает вес каждой анкеты. Аналогичный пример можно посмотреть в прилагаемом файле данных «Вес.vrt».

Поскольку при взвешивании частоты умножаются на соответствующий коэффициент, то при использовании дробных коэффициентов вы можете получить дробные частоты. Например, вы умножаете 145 мужчин на коэффициент 1,5 получается 217,5 мужчин. В этом случае взамен частот в отчете лучше приводить проценты. При отсутствии весовой переменной каждый объект имеет вес, равный 1.

Контрольные переменные – переменные, которые служат для контроля репрезентативности исследования. Распределение по этим переменным в генеральной совокупности уже известно и Вы оценить степень соответствия распределения в выборке распределению в генеральной совокупности. Контрольной может быть альтернативная переменная, в которой Вы для каждого значения в разделе «Если переменная является контрольной» укажете известный % в генеральной совокупности.

Фильтры. Для определения порядка заполнения анкеты в ней часто находят применение так называемые «вопросы-фильтры». Например, на вопрос №28 отвечают только те, кто на вопрос № 27 ответил «да», остальные переходят к вопросу №29. Для того, чтобы в ходе ввода данных программа автоматически осуществляла переход к нужным переменным, как это задано в анкете, Вы можете применять фильтры и в программе. Порядок использования фильтров:

1. Проверьте, подключена ли опция «Использовать фильтры» в параметрах программы.

2. При определении значения, при отметке которого, программа должна осуществить переход, в пункте «Потом перейти к…» укажите ID переменной к которой должен быть осуществлен переход.

3. Если, после какой-либо переменной Вы хотите сделать переход, укажите соответствующий ID в пункте «Потом перейти к …» при определении соответствующей переменной.

Пример: Пример использования фильтров: В анкете присутствует вопрос «14. Собираетесь ли Вы принять участие в предстоящих выборах?» Те, кто ответил «да», должны ответить на вопросы 15-18 и не отвечать на вопросы 19-21. Те, кто ответил «нет», наоборот, должны пропустить вопросы 15-18 и ответить на вопросы 19-21. При определении 14 переменной в значении «нет» мы укажем «Переход к …» ID переменной 19. Затем, при определении переменной 18 мы укажем «Переход к…» ID переменной 22. Когда при вводе данных набивщик дойдет до 14 вопроса, если он отметит «да», программа позволит ему вводить данные на вопросы 15-18, а после 18 вопроса перебросит его к вопросу 22. Если в ответ на 14 вопрос он укажет «нет», программа сразу отправит его к вопросам 19-21.

Использование фильтров имеет свои преимущества и недостатки. Основные преимущества фильтров в экономии времени на набивку данных, и контроль за правильной последовательностью заполнения анкеты. Основной недостаток фильтра – в ходе ввода данных набивщик может быть дезориентирован, куда программа сделала переход. Поэтому, при переходе рекомендуется использовать звуковой сигнал и определенный интервал задержки, в течение которого программа визуально показывает, что был сделан переход (это настраивается в параметрах программы). Так же, фильтры имеют смысл только в том случае, если переход осуществляется достаточно далеко – через целую серию вопросов. Иначе, набивщику проще пропустить 1-2 «пустых» вопроса.

Объект. Под объектом в программе понимается некоторый единичный объект - единица совокупности; отдельный респондент, анкета которого подлежит вводу в программу; отдельная территория или предприятие, предоставившие отчетность, карта контент-анализа на отдельную газетную статью или рекламный ролик и т.п. Синонимом объекта является английский термин «case». Объекты образуют строки в исходной матрице информации.

Матрица исходной информации образуется переменными и объектами. Переменные составляют столбцы матрицы, объекты – строки. Матрица выступает в качестве исходного элемента для анализа, то есть по сути дела, анализируется только та информация, которая присутствует в матрице.

Примеры: Вы проводили анкетный опрос, объектом которого выступали жители города. В качестве переменных будут выступать вопросы анкеты, в качестве объектов – заполненные анкеты респондентов. Содержание матрицы - конкретные ответы определенного респондента на вопросы анкеты. Матрица будет иметь следующий вид:

№ объекта	Пол	Возраст	Образование	Доход	Род занятий	ФИО
1	1	45	2	2	1	Иванов И.И.
2	2	28	3	5	2	Петров П.П.
3	2	17	2	2	3	Сидоров С.С.
4	1	24	3	3	1	Васильев В.В.

Если используется переменная альтернативного или поливариантного типа, то в матрице отражается код значения («Пол», «Образование», «Доход», «Род занятий»). Если используется переменная числового или строкового типа, то само значение («Возраст», «ФИО»). Если используется переменная поливариантного типа, то значения могут быть указаны через пробел, «+» или «-» . Например, 1+3+5 или 1-3+5 (последнее означает с 1 по 3, а так же 5).