Примеры операционального определения 2 страница

Принято считать, что социология — единственная наука, которая точно знает, что думает и чего хочет среднестатистический человек. Действительно, при помощи количественных распределений ответов на анкету социология выявляет среднетипичное мнение большой группы людей. Как наука она отражает объективную реальность своеобразным, только ей присущим способом. Социология имеет дело с поведением достаточно больших масс людей. Поэтому задача социолога — обнаружить индивидуальные различия людей, имеющие систематический характер, обобщить их в закономерности, освободившись от всего случайного, неглавного. Тем самым он описывает устойчивые свойства социального явления или процесса.

Результаты выборочного исследования подвергаются математической обработке, после чего они принимают форму числовых выражений, которые описывают один или несколько фактов. Их называют статистическими фактами. Статистические факты определяются как типические сводные числовые характеристики, полученные в ходе массового наблюдения (например, 78% россиян по уровню доходов в 1992 г. находились за чертой бедности). Статистические факты — это сырой, необработанный материал науки. Они не могут служить эмпирической основой социологии. Ее эмпирической базой выступают социальные факты.

Социальный факт — единичное общественно значимое событие или некоторая совокупность однородных событий, типичных для той или иной сферы общественной жизни или характерных для определенных социальных процессов[60].

Социальные факты становятся социологическим знанием благодаря их регистрации. Допустим, мы проанализировали доходы населения и установили, что доходы 78% населения ниже 2 тыс. руб. Мы только сравнили две цифры: 78% и 2 тыс. руб. По поводу определения величины прожиточного минимума существуют определенные нормативы, разработка которых опирается на те или иные социологические теории. Таким образом, социологическая теория нам подсказала, что 2 тыс. руб. — это прожиточный минимум, отделяющий бедных от нищих. Только теория, т.е. система научных понятий и проверенных утверждений, дает нам четкие критерии того, что считать прожиточным минимумом, бедностью и нищетой.

Как видим, статистический факт выявил некоторую тенденцию, но мы еще не знаем, о чем она говорит и является ли устойчивой, или закономерной. Знание о закономерном дает нам социальный факт, фиксирующий устойчивые тенденции.

Научным следует считать только такой эмпирический факт, который получил объяснение в рамках социологической теории.

Предметом социологического исследования, основанного на обобщении статистических фактов, выступает закономерность наступления какого-то события или явления либо их взаимосвязи. Слабым видом закономерности выступает тенденция, направление развития какого-либо явления или события, форма проявления закона. Закон – объективно существующая, повторяющаяся, существенная связь явлений, одна из ступеней познания человеком единства и связи, взаимозависимости и цельности мирового процесса.

Социологи провели исследование и установили, что на данном предприятии уровень удовлетворенности трудом составляет 60,5%. Это эмпирический факт, выраженный единичным суждением. Суждение такого рода – лишь начальная ступенька научного познания. В ходе дальнейшего исследования социологи установили причинно-следственные связи между уровнем удовлетворенности трудом и условиями труда. Такая зависимость между двумя переменными была обнаружена в 8 из 10 случаев. Два случая отклонения статистически незначимы.

Для того чтобы подтвердить предположение (гипотезу) о наличии повторяющейся устойчивой связи явлений, необходима серия наблюдений или массовых опросов.

Некоторые классы эмпирических явлений столь огромны, что социологу не хватит целой жизни для их изучения. В таких случаях применяется выборочное обследование, при котором опрашивают типичных представителей данного множества. Специальные математико-статистические процедуры помогут социологу отобрать именно типичных, а не исключительных представителей.

Собранные в процессе эмпирического исследования данные (ответы респондентов, оценки экспертов, результаты наблюдения и т.п.) можно определить как совокупность значений переменных, приписанных единицам исследования – объектам (людям, вещам, учреждениям).

Понятия “социологические данные” и “эмпирические данные” в учебниках и словарях, как правило, специально не определяются и обычно считаются синонимами. Эмпирические данные содержатся в заполненных анкетах, протоколах наблюдения, опросных листах, бланках интервью. В узком смысле слова получаемые социологом данные относятся только к регистрационным документам (анкетам, бланкам интервью, протоколам наблюдения и т.п.)[61]. В качестве данных выступают как обработанные, так и необработанные на компьютере результаты опроса. Обработкой социологической информации называют математико-статистическое преобразование данных, которое делает их компактными, пригодными для анализа и интерпретации. С социологическими данными можно производить следующие операции: 1) подготавливать их для обработки; шифровать, кодировать и т.д.; 2) обрабатывать (вручную или с помощью компьютера); табулировать, рассчитывать многомерные распределения признаков,

классифицировать и т.д.; 3) анализировать и 4) интерпретировать[62].

В широком смысле термин “данные” применим к результатам не только эмпирического, но и теоретического исследования. Различие между ними заключается в следующем. Социолог-эмпирик пользуется собственными данными, т.е. результатами проведенного лично им опроса или наблюдения. Социолог-теоретик употребляет чужие данные, т.е. результаты исследования, проведенного кем-то другим и опубликованного в печати. Собственные данные получили название первичных данных, чужие — вторичных данных. Как правило, те и другие представляют уже обработанные при помощи математики результаты исследования, поэтому выражение “первичные данные” в строгом смысле не употребляются по отношению к сырому материалу, например заполненным анкетам или бланкам наблюдения. Их следует еще подвергнуть обработке.

Данные, прошедшие математическую обработку и выраженные в форме таблиц с распределением ответов респондентов, называются первичными.

По отношению к данным можно ставить вопрос об их репрезентативности, о возможности распространить выводы, сделанные на основании анализа выборочной совокупности (объекта непосредственного анализа), на генеральную совокупность (объект в целом): к примеру, можно ли распространить выводы, сделанные на основании опроса москвичей, скажем, об их отношении к президенту, на жителей всей страны или жителей всех крупных городов.

“Приводным ремнем” эмпирического исследования выступают специальные математические процедуры, в основе которых лежит теория вероятностей, определяющая технологию составления выборочной совокупности и электронной обработки данных. К ней тесно примыкает процедура эмпирического обобщения, называемая еще статистическим выводом. В его основе лежит индуктивное (от лат. inducere – наводить) умозаключение —логическое действие, в результате которого на основании знания об отдельных предметах делается общий вывод, содержащий общий вывод о всех предметах этого класса.

Статистический вывод — это индуктивное обобщение, построенное на основе математической обработки и обобщения некоторого множества единиц исследования. Скажем, вы опросили 1500 избирателей и выяснили, что более 60% пожилых людей (старше 60 лет) на последних выборах голосовали за коммунистов. В данном случае изучалась статистическая связь двух переменных: возраста и электорального поведения. В результате можно сделать вывод: чем старше возраст респондента, тем выше вероятность того, что он проголосует за коммунистов. И наоборот.

Статистический вывод — это количественный вывод, получаемый после обработки анкет и анализа первичных данных. В отличие от него два других, рассмотренных ранее типа вывода – логический и теоретико-гипотетический — являются качественными. Связь между ними следующая. При составлении программы исследования ученый теоретически постулирует (строит теоретическую гипотезу) возможность связи между двумя переменными — возрастом и электоральным поведением. Позже, когда он составил анкеты и провел исследование, при математической обработке данных строится статистический вывод. Это две стороны одной медали, первый служит пробным проектом, теоретическим макетом возможной связи двух переменных, а второй — его эмпирическим подтверждением.

Если на разных выборках и разными учеными обнаружена сходная зависимость, то можно говорить о появлении определенной тенденции. Но это еще не закономерность. Тенденция перерастает в закономерность, если получает должное теоретическое обоснования. Отсюда следует, что

Закономерность = Эмпирическая тенденция + Теоретическое обоснование.

Но закономерность еще не есть закон как следствие логического вывода. Законы, как мы знаем, сильнее, всеобщнее, если можно так выразиться, закономерностей. Для того чтобы закономерность переросла в закон, надо провести огромное множество исследований и доказать, что во всех странах и во все эпохи чем старше возраст, тем активнее люди голосуют за левых. Но в США и Западной Европе пожилые люди вовсе не симпатизируют коммунистам. Значит, открытая нами закономерность, во-первых, ограничена во времени и в пространстве, во-вторых, она никогда не станет всеобщим законом. К тому же и теоретически доказать жесткую связь между старшим возрастом и симпатиями к коммунистам невозможно. Стало быть, у нашей закономерности помимо всеобщности будет отсутствовать и другой признак — необходимость.

Статистический вывод невозможно получить, исследуя малые совокупности. Если в вашей анкете есть вопросы, к которым предусмотрено, скажем, по 5 – 7 закрытий, то, разделив 35 на 7, получим 5. А минимальным наполнением каждой ячейки должно быть 7. Он начинает работать тогда, когда единиц исследования достаточно много. “Достаточно много” означает, что при условии равновероятного попадания в каждую клетку пространства признаков наполнение каждой из них составит не менее семи единиц[63]. Одна статистическая ячейка – это один признак. Допустим, социолог спрашивает респондента о том, за какую партию он будет голосовать, и предлагает на выбор 7 российских партий. В этом списке одна партия — это один признак, или одна ячейка. Ее должны наполнить ответы не менее 7 респондентов. Конечно, чем их больше, тем меньше вероятность ошибочного вывода.

Особенность эмпирического исследования именно в этом виде вывода — в статистическом. Дело в том, что теоретическое исследование, не прибегающее к полевому наблюдению или массовому опросу, вполне может содержать и логический, и теоретико-гипотетический выводы. Очень многие исследования именно этим и ограничиваются. Так, провести эмпирическое исследование на тему “Влияние переходного периода в России на формирование социальной структуры”, прибегая к массовому опросу, вряд ли возможно. Здесь нужны комбинированные методы, и прежде всего вторичный анализ — обобщение нескольких десятков проведенных в разные годы исследований и крупномасштабный анализ статистики. Теоретико-гипотетические выводы в таком случае никак не подтвердятся проведенным вами массовым опросом и полученным только на его основе статистическим выводом.

Статистический вывод можно сделать только на основе анализа первичных данных и частотных распределений. “Социолога интересует, во-первых, сколько людей подпадает под значение переменной, т.е. наполнение класса, во-вторых, каково распределение частот по всему континууму переменной, в-третьих, как меняется распределение при введении в группировку второго, третьего и энного признаков и, в-четвертых, имеется ли связь между признаками и насколько она меняется в различных контекстах”[64].

Статистические связи выполняют такую же функцию цементирования эмпирических фактов, какую в теоретическом знании выполняла логика. Статистические закономерности, статистические правила - это логика эмпирического знания, механизм его построения.

Статистический вывод — область вероятностного знания. Вероятность — числовая характеристика степени возможности появления какого-либо случайного события при тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях. Она изучается в теории вероятностей — математической науке, которая по вероятностям одних случайных событий находит вероятности других случайных событий, связанных каким-либо образом с первыми. Математическая статистика — раздел математики о математических методах систематизации и использовании статистических данных, опираясь на теорию вероятностей, позволяет оценить, в частности, необходимый объем выборки для получения результатов требуемой точности при выборочном обследовании. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.

Инструментом установления таких закономерностей выступает закон больших чисел, гласящий, что совокупное действие большого числа случайных факторов приводит, при некоторых весьма общих условиях, к результату, почти не зависящему от случая. Иными словами, совокупное действие большого числа случайных факторов (причин, условий) приводит к результату, почти не зависящему от случая. Закон служит инструментом выявления устойчивых свойств в социальных явлениях и процессах. Он применяется социологами во всех статистических расчетах, без него немыслима эмпирическая социология. Закон незаменим при анализе процентного распределения ответов респондентов (опрашиваемых). Если социолог осуществляет достаточно большое число наблюдений, т.е. опрашивает множество людей, и каждое наблюдение не зависит друг от друга или все они обусловлены какой-то общей причиной (иными словами, когда респонденты при заполнении анкеты не влияют друг на друга), то он выявляет устойчивые связи, массовый процесс. На законе больших чисел строится процедура выборочного обследования в социологии (его принцип: о многих судить на основании знания о немногих).

Когда мы находим количественную меру, то автоматически переходим в область вероятностных утверждений. Мы можем сказать, что с достоверностью, равной 60—70%, женщины склонны выбирать в качестве брачного партнера мужчину с высшим образованием. Здесь процентная доля, которая заменяет размытые формулировки типа “некоторые”, “большинство” или “часть”, показывает степень вероятности наступления данного события. Наука тоже может ошибаться в своих прогнозах. Человек непредсказуем в своих действиях, еще менее предсказуемы массы людей, которые, объединяясь, часто ведут себя не так, как повела бы сумма разрозненных индивидов.

Вся социология, если говорить о ее математическом аппарате, построена на вероятностях, описываемых в процентных распределениях. Мы говорим: 72% избирателей данного округа проголосуют за кандидата М. Это значит, что с вероятностью в 72% избиратели на предстоящих выборах отдадут предпочтение именно ему Добавим сюда ошибку выборки, скажем, в 5% и можем утверждать, что избиратели проголосуют за М с вероятностью 72±5%.

Степень вероятности свидетельствует, во-первых, об ограниченных возможностях самой науки, во-вторых, о непредсказуемости, вариативности или изменчивости поведения объекта исследования, в-третьих, о высокой культуре научного исследования, требующей осторожно судить о реальности.

Выборочное обследование - одна из разновидностей эмпирического исследования. Не стоит путать и сводить все многообразие эмпирических исследований исключительно к выборочным. Эмпирические исследования могут осуществляться в форме сплошных обследований, примером которых служат общенациональные переписи и референдумы.

Большинство социологических исследований имеет не сплошной, а выборочный характер: по строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих социально-демографические признаки структур населения. Такое исследование именуется выборочным.

Выборочное обследование представляет собой способ систематического сбора данных о поведении и установках людей посредством опроса специально подобранной группы респондентов. Выборочное обследование — экономичный и надежный метод, хотя требует изощренной методики и техники.

Его основа — выборочная совокупность, которая является частью генеральной совокупности, отобранная с помощью социальных приемов для получении информации о всей совокупности в целом.

Генеральная совокупность — все возможные социальные объекты или та их часть, которую социолог намерен изучить. Генеральная совокупность — все, кого собирается изучить социолог, пользуясь уменьшенной копией (выборочной совокупностью); совокупность тех людей, кто обладает одним или несколькими свойствами, подлежащими изучению. Часто генеральная совокупность (ее еще называют популяцией) настолько крупная, что опрос каждого их представителя является чрезвычайно обременительным и дорогостоящим. Это те люди, на кого направлен теоретический интерес социолога (теоретический в том смысле, что узнать о каждом представителе генеральной совокупности ученый может только косвенно — на основе информации о выборочной совокупности).

Выборочная совокупность — уменьшенная модель генеральной совокупности; те, кому социолог раздает анкеты, кто называется респондентами, кто, наконец, представляет собой объект социологического исследования. Иначе говоря, это множество людей, которых социолог опрашивает.

Кого именно относить к генеральной совокупности, определяют цели исследования, а кого включать в выборочную совокупность, решают с помощью математических методов. Если социолог намеревается взглянуть на Афганскую войну глазами ее участников, в генеральную совокупность войдут все воины-афганцы, но опрашивать ему придется небольшую часть — выборочную совокупность. Выборка будет точно отражать генеральную совокупность, если все воины-афганцы, независимо от места их жительства, места работы, состояния здоровья и других обстоятельств, будут иметь равную вероятность попасть в выборочную совокупность. Чтобы отобрать для исследования часть объектов (единиц), социолог описывает объекты (единицы) исходной совокупности. Перечень описания единиц исходной совокупности, удовлетворяющий требованиям полноты, точности, адекватности и др., выступает в качестве основы выборки. После определения объема (числа единиц наблюдения) выборочной совокупности социолог должен выбрать способ или прием формирования выборки (вид, или тип выборки). Выборки делятся на три больших класса: а) сплошные (переписи, референдумы), б) случайные и в) неслучайные. Со сплошными более или менее все ясно, это даже и не выборки, поскольку опрашиваются все единицы из генеральной совокупности. Сложнее обстоит дело с двумя другими классами. Каждый из них подразделяется на несколько видов (типов). К случайным относят: 1) вероятностную; 2) систематическую; 3) районированную (стратифицированную); 4) гнездовую выборку. К неслучайным относят: 1) “стихийную”; 2) квотную; 3) метод “основного массива”[65].

Если генеральная совокупность имеет небольшой объем, единицы отбора удается пронумеровать, и каждая из них получает равную вероятность попасть в выборку, то применяется вероятностный тип выборки, основанный на использовании таблицы случайных чисел. Его упрощенным вариантом является систематический отбор. Если таблицы случайных чисел под рукой нет, можно воспользоваться алфавитным списком, например, персонала предприятия (картотека всегда есть в отделе кадров) или избирательного участка (при опросе по месту жительства). Процедура систематического отбора проста: количество единиц генеральной совокупности, предположим 2000 работников предприятия, делится на количество анкет, скажем 200, и определяется шаг выборки. Он предполагает, что, начиная с любого номера из списка, опрашивается каждый десятый (2000: 200 = 10). В основу систематической выборки положены не вероятностные процедуры, а алфавитные списки, картотеки, схемы, которые обеспечивают равновероятное попадание в выборку всех единиц генеральной совокупности.

Если генеральная выборка велика, а такое в эмпирическом исследовании случается очень часто, то приходится разделять обследуемую совокупность на более или менее однородные части, а затем осуществлять отбор единиц внутри этих частей. Если деление происходит по стратам (социальным группам), то выборку именуют стратифицированной, если по экономико-географическим районам, то — районированной. К примеру, в обследованиях Центра “Социо-Экспресс” Института социологии РАН в основе построения выборки лежат десять экономико-географических зон, в каждой из которых выделяются крупные города (численностью свыше 500 тыс. населения), средние города (50—500 тыс.), малые города (до 50 тыс.) или поселки городского типа, а также сельские населенные пункты. В отобранных городах респондентов отбирают случайным методом. Репрезентативность контролируется по региональным пропорциям численности населения, пропорциям между городским и сельским населением, пропорциям между населением указанных типов населенных пунктов[66].

Стратифицированная случайная выборка основана на выборке по каждой страте отдельно. Например, известно, что больше всего бедных среди пожилых, безработных и монородительских семей. Исследуя проблемы бедности, можно с равным успехом выбрать в качестве объекта любую из трех страт. В отобранных районах или стратах выбор единиц обследования проводится по вероятностному методу. Достоинство стратифицированной случайной выборки состоит в том, что она повышает точность результатов и при этом экономит время, силы, деньги, позволяет сократить объем без ущерба для заданного уровня точности.

Гнездовая выборка — вид выборки, при котором отбираемые объекты представляют собой гнезда (кластеры) более мелких единиц. После отбора небольшого числа территориальных сегментов (населенных пунктов, районов, домов, подъездов) проводится выборочный или сплошной опрос проживающих в них людей. Гнездовой отбор обладает большими организационными возможностями: осуществить отбор и обследование нескольких компактных групп много проще, чем десятков или сотен отдельных единиц. Проблемы гнездовой выборки связаны с определением размера гнезда (числа единиц, образующих гнездо), количества гнезд, которые надо обследовать, с их размещением в генеральной совокупности.

Квотный отбор основан на целенаправленном формировании структуры выборочной совокупности. Квота — это некоторое количество лиц определенного возраста, пола, образования и профессии, которых опрашивает социолог. Удельный вес квоты в выборочной совокупности должен соответствовать ее удельному весу в генеральной совокупности. Обычно квотная выборка используется на последних ступенях отбора и завершает процесс районирования (стратифицирования) и применения вероятностных процедур. Социолог разыскивает респондента определенного пола, статуса и возраста в заданном районе и беседует с ним.

Стихийный отбор только внешне похож на вероятностный, случайный, поскольку социолог, приблизительно зная, кого ему надо опросить, идет на улицу или останавливается у станции метро, опрашивая всех, кого удастся, или тех, кто похож на представителей генеральной совокупности, например молодых людей в возрасте от 30 до 40 лет. Никаких математических процедур при составлении выборки здесь не применяется и соблюсти контроль за обеспечением репрезентативности невозможно. Чаще всего фиксируется мнение тех, кто имеет возможность и желание поговорить с интервьюером. Стихийный отбор может принимать иную форму, когда не социолог подходит к первому встречному на улице, а первый встречный звонит на телевидение, откликаясь на обращение принять участие в так называемом интерактивном опросе, ставшем особенно модным у нас в конце 90-х годов.

Дата добавления: 2014-12-27