Структурно заключительный отчет делится на три части: ввод­ную, основную и заключительную. 3 страница

Для сбо-ра данных здесь используются участвующее или прямое наблюде-ние, интервью, протоколы, тесты, архивные документы, артефак-ты, аудио- и видеозаписи, транскрипты интервью, записи испы-таний и др.

Основное требование к наблюдателю — дать как можно более детальное опи­сание, позволяющее восстановить живую атмосферу события. Протоколы наблюдений за событиями в этом случае оформляют­ся в свободной форме и носят характер естественной истории, практически не отличаясь от полевых заметок. Они дополняются кратким резюме по поводу собственных впечатлений наблюдате­ля и представляют своего рода предварительный содержательный анализ полученной информации.

Социологи, практикующие данный метод не стремятся к глобальным обобщениям, от­крытию причинно-следственных законов или к статистически репрезентативной информации. Здесь изучается одно событие или одна общность во всех подробностях. Если в качестве объекта исследования берется не одно, а несколько предприятий, то каж­дое из них должно выступать вариантом эмпирической реализа­ции изучаемого явления, его единичной репрезентацией. Иными словами, оно должно служить одним из возможных воплощений того теоретического конструкта, с помощью которого исследова­тель распознает свой предмет. Отсюда вытекает важное методо­логическое правило: каждый из объектов, отбираемых для иссле­дования, должен демонстрировать какой-то вариант реализации изучаемого предмета, а все вместе они должны (по возможности) покрывать все вероятные варианты²⁸.

Сущность такого исследования заключается в том, чтобы, деталь­но изучив один или несколько случаев, раскрыть содержание глу­бинных процессов, протекающих в обществе, лучше понять изучае­мое явление и предложить множественную интерпретацию. Ключе­вым методологическим моментом case study является опора на качественные методы сбора и анализа эмпирического материала. Исследования, проводимые в стратегии case study, предоставили со­циологам возможность проникнуть в глубинные пласты повседневной жизни организаций, изучить те стороны их бытия, которые труд- но или невозможно охватить традиционным анкетным опросом³⁰.

Итак, специфика кейс-стади состоит в глубинном изучении своеобразия, уникальности объекта, выводы о результатах наблюдения чаще носят локальный, прикладной характер и направлены на выработку рекомендаций к действиям.

· Исследователь первоначально четко определяет границы своего случая. Конкретно
же все зависит от авторских задач: будет ли это одна проблема; несколько проблем в
рамках одного случая; несколько случаев.

· Выбор временных границ случая для рассмотрения процессов, событий — вторая задача в кейс-стади. Однако четко определить временные рамки начала-конца процесса удается не всегда и тогда они устанавливаются хотя бы условно.

· Выбор в качестве объекта данного конкретного случая зависит от того, насколько он
соответствует общим исследовательским целям, в какой степени отражает весь комплекс поставленных задач. Конечно, хорошо бы иметь случай, который дает возможность рассмотреть проблему с разных точек зрения, но можно выбрать и самый типичный или, наоборот, самый экстремальный.

· Очень важна глубина рассмотрения случая. Хорошо бы уже на этапе планирования
составить условную матрицу и определить, какова будет глубина информации о тех
или иных характеристиках «случая».

· Длительное погружение в поле и одновременное использование разных методов
сбора информации обеспечивает понимание глубинных смыслов, подтекста социальных отношений в узких границах данного случая.

· Использование более 3—4 случаев для сравнительного анализа может привести к
потере глубины и увеличивает опасность неадекватной интерпретации каждого из
них.

Нужно сказать, что использование «анализа случая» сталкивается с рядом трудностей. Первая из них — репрезентативность. Речь идет о способности данного объекта представлять изучаемый, класс явлений, возможности отнесения результатов исследования к проблеме в целом. Принято даже противопоставлять «анализ случая» другим методам исследования (статистика, анкетирование и т.п. массовые методы). Привычное сопоставление выборочной и генеральной совокупностей здесь переходит в прямое сопоставление совокупностей, т.е. «единичной» и генеральной, минуя «среднее звено». Для того чтобы усилить научное обоснование метода «анализ случая», надо соблюсти некоторые требования, особенно в начальной стадии его применения.

Прежде всего — это определение типологических особенностей объекта, установление его отнесенности к соответствующему клас-су объектов. Это делается через нахождение у них значимых об-щих признаков, достаточных для идентификации. При этом еле- дует отметить и уникальные особенности объекта исследования, те его частные признаки, которые не являются типичными для генеральной совокупности, но и не противостоят ей, допустимы с точки зрения положительного влияния на результат.

Важно также четко выделить предмет исследования: он должен быть тот же, что в генеральной совокупности. Это же относится и к постановке проблемы. И предмет исследований, и проблема не могут быть упрощены за счет особенностей метода. Их cootветствие макромасштабу можно обеспечить определением пара-метров анализа, т.е. оцениваемых признаков и связей.

Соблюдение указанных требований не снимает окончательно противоречие между специфическим и универсальным в методе «анализ случая», но дает некоторые средства для его разрешения в конкретном исследовании.

Для методики «анализ случая» характерно ограниченное использование точных количественных методов. Здесь нередко приходится иметь дело не со статистическими категориями, а с малыми группами— контактными (бригада) и полуконтактными (руководители цехов и подразделений). При этом теряет смысл не только проведение анкетирования, но и вообще тиражирование исследовательских документов. Даже интервьюирование здесь не нуждается в формализации. Исследователь здесь выходит на пря­мое общение с респондентами, проводит с ними обсуждение, про­слеживает их действия, даже участвует в некоторых событиях, скажем, в роли ассистента. Подобный способ исследовательского поведения иногда можно обозначить как «близкое наблюдение» (промежуточная форма метода наблюдения наряду с формализо­ванным и включенным). Оно предполагает погружение исследо­вателя (при сохранении своего исследовательского статуса) в объект, «понимание» им мотивации и поступков индивида и груп­пы, привлечение последних к анализу проблемы. Этим объясня­ется определенная гибкость исследовательской программы, веро­ятность перестройки ее по параметрам анализа, гипотезам, а воз­можно — и задачам исследования. Программируемость «анализа случая» куда более ограничена, чем массовые опросы. Значит, исследователю приходится помнить об устойчивости концептуаль­ной основы своей работы на объекте, избегая дезорганизации и восстанавливая ее целостность после каждого изменения одного из элементов.

Можно выделить две разновидности «анализа случая». Одна из них — монографический «анализ случая». Его стратегия пред­полагает выявление взаимосвязи предмета исследования с объек­том: развитие какого-то процесса рассматривается в зависимости от эволюции организационно-экономической и социокультурной среды его протекания, когда эта среда представляет собой его не­посредственную и относительно замкнутую «над-систему» (напри­мер, предприятие)³¹.

Другая разновидность «анализа случая» (назовем ее сквозной, или межобъектной) выделяет предмет исследования, пересекаю­щий границы разных объектов, которые не образуют для него ка­кой-либо единой среды, например текучесть кадров с одного пред­приятия на другое, маятниковая миграция, межорганизационные процессы нововведений и т.д.

Главное преимущество «анализа случая» — разнообразие ин­формативности. Кроме того, он доступен практикующим социо­логам. Его диагностические и инновационные способности дают исследователю возможность одновременно выступать в качестве консультанта, т.е. составлять конкретные рекомендации по реше­нию выявленных проблем, причем делать это в соответствии со спецификой данного объекта.

3. Вимірювання зв’язку: кількісні та якісні змінні.

Усі явища навколишнього світу взаємозв’язані й взаємозумовлені. У складному переплетенні всеохоплюючого взаємозв’язку будь-яке явище є наслідком дії певної множини причин і водночас - причиною інших явищ. Причини та наслідки пов’язані неперервними ланцюгами прямо або опосередковано, що схематично ілюструє. Так, незалежне в межах зображеного графа зв’язку явище є причиною явищ х ₂, х ₃, х ₅. Із них явище х ₃, у свою чергу, впливає на х ₄, а х ₄ - на х ₅.

Визначальна мета вимірювання взаємозв’язків - виявити і дати кількісну характеристику причинних зв’язків. Суть причинного зв’язку полягає в тому, що за певних умов одне явище спричинює інше. Причина сама по собі не визначає наслідку, останній залежить також від умов, в яких діє причина. Вивчаючи закономірності зв’язку, причини та умови об’єднують в одне поняття «фактор».

Відповідно ознаки, які характеризують фактори, називаються факторними, а ті, що характеризують наслідки, - результативними.

Аналіз характеру взаємозв’язків та оцінювання сили впливу факторів на результат є передумовою розробки науково обґрунтованих управлінських рішень, прогнозування й регулювання складних соціальних явищ і процесів.

Розрізняють два типи зв’язків - функціональні та стохастичні. У разі функціонального зв’язку кожному значенню фактора х відповідає одне або кілька чітко визначених значень у. Такою, наприклад, є залежність довжини ртутного стовпчика від температури навколишнього середовища. Знаючи х, можна в кожному окремому випадку точно визначити результат у.

На відміну від функціональних, стохастичні зв’язки неоднозначні. Наприклад, залежність захворюваності населення від екологічного стану довкілля. На забруднених радіонуклідами територіях, як і на інших, стан здоров’я мешканців коливається від «тяжко хворого» до «практично здорового». Проте в середньому в таких регіонах порівняно з екологічно чистими захворюваність значно вища.

Стохастичні зв’язки виявляються як узгодженість варіації двох чи більше ознак. У ланці зв’язку «х ® у» кожному значенню ознаки х відповідає певна множина значень ознаки у, які утворюють так званий умовний розподіл. Стохастичний зв’язок, відбиваючи множинність причин і наслідків, виявляється в зміні умовних розподілів.

Кореляційна таблиця має такий загальний вигляд:

X	Y	N(xi)
y1	y2	…	yj	…	yl
x1	N11	N12	…	N1j	…	N1l	N(x1)
x2	N21	N22	…	N2j	…	N2l	N(x2)
…	…	…	…	…	…	…	…
xi	Ni1	Ni2	…	Nij	…	Nil	N(xi)
…	…	…	…	…	…	…	…
xk	Nk1	Nk2	…	Nkj	…	Nkl	N(xk)
N(yj)	N(y1)	N(y2)	…	N(yj)	…	N(yl)	N

Якщо умовні розподіли замінюються одним параметром - середньою , то такий зв’язок називають кореляційним. Отже, кореляційний зв’язок є різновидом стохастичного і виявляється зміною середніх умовних розподілів.

(а) – функціональний зв’язок, (б) – кореляційний зв’язок, (в) – відсутність зв’язку

Якщо кожну пару значень цих величин зобразити на площині в прямокутній системі координат за допомогою точок, то точки, які нанесено не розташовуються на одній кривій, як у випадку функціонального зв’язку, а утворюють деяку «хмару», яку називають кореляційним полем або діаграмою розсіювання.

Кореляційний зв’язок можу бути:

1) за типом зв’язку – прямий (при збільшенні/зменшенні однієї ознаки збільшується/зменшується інша) і зворотній (при збільшенні/зменшенні однієї ознаки зменшується/збільшується інша);

2) за формою зв’язку – прямолінійний (при збільшенні/зменшенні чинника результуюча ознака збільшується/зменшується на ту ж величину, можна виразити з допомогою рівняння прямої ) і криволінійний (подібні зміни відбуваються нерівномірно – рівняння має вигляд парабола , гіпербола чи степенева функція );

3) за щільністю – щільний зв’язок (визначає настільки чутливою є результуюча ознака при зміні факторної) та слабкий;

4) за кількістю взаємопов’язаних ознак – парний (зв’язок між двома ознаками – факторною і результуючою) і множинний (між великою кількістю факторних та результуючих ознак).

Кореляційний аналіз використовується для об’єктів, що вимірюється в інтервальній та порядковій шкалі для кількісних змінних. Всі характеристики кореляційного аналізу визначається трьома коефіцієнтами - коефіцієнтом кореляції ; коефіцієнтом регресії ; кореляційним співвідношенням .

Коефіцієнт кореляції визначається відношенням зазначених сум:

.

Очевидно, що в разі функціонального зв’язку фактична сума відхилень дорівнює граничній, а коефіцієнт кореляції r = ±1; при кореляційному зв’язку абсолютне його значення буде тим більшим, чим щільніший зв’язок.

Коефіцієнт кореляції – зручний показник зв’язку, що отримав широке використання на практиці. До основних властивостей коефіцієнта кореляції слід віднести наступні:

- коефіцієнт кореляції здатен характеризувати не тільки лінійні зв’язки, тобто такі, що відображаються рівнянням лінійної функції, за наявності нелінійного зв’язку між варійованими ознаками слід використовувати інші показники зв’язку;

- значення коефіцієнту кореляції знаходиться в межах [-1;1], за умови здійснення незалежного варіювання ознак, коли зв’язок між ними відсутність коефіцієнт кореляції рівний 0;

- якщо коефіцієнт кореляції рівний ±1 то слід говорити про те, що це свідчить про наявність функціонального зв’язку між змінними;

- при додатному або прямому зв’язку, коли зі збільшення значень однієї ознаки збільшуються значення іншої, коефіцієнт кореляції набуває додатних значень (0;1); при від’ємному або зворотному зв’язку, коли при збільшенні однієї ознаки, інша зменшується коефіцієнт кореляції набуває від’ємних значень (-1;0);

- виходячи з величини коефіцієнтів кореляції можна зробити висновок про достовірність кореляційного зв’язку між ознаками, цей параметр залежить від числа ступенів свободи кореляційної таблиці – чим більшим є розмір таблиці, тим достовірнішим є зв’язок за одного й того ж значення коефіцієнта кореляції.

На практиці,коли число пар змінних x, y між якими визначається наявність кореляційного зв’язку невелика, то оцінка залежності між показниками використовує наступну градацію:

1) високий ступінь зв’язку – значення коефіцієнта кореляції у межах від 0,7 до 0,99;

2) середній ступінь зв’язку – значення коефіцієнта кореляції у межах від 0,5 до 0,69;

3) слабкий ступінь зв’язку – значення коефіцієнта кореляції у межах від 0,2 до 0,49.

На практиці застосовують різні модифікації наведеної формули коефіцієнта кореляції. Для оцінювання щільності зв’язку між кількістю внесених добрив та врожайністю зернових скористаємося однією з модифікацій зазначеної формули:

.

Міру відхилення емпіричної таблиці від теоретичної природно прийняти за величину, що називається Хі-квадратом чи критерієм Пірсона:

, де - теоретична частота, - емпірична частота, що фактично спостерігається.

У 1900 р. Карл Пірсон запропонував простий, універсальний та ефективний спосіб перевірки співвідношення між передбаченням моделі і досвідними даними. Розглядаючи теоретичну модель об’єкту чи процесу, що вивчається, і результати дослідів з цим об’єктом, дослідник намагається визначити чи відповідає модель дійсності. Нульова гіпотеза зводиться до припущення про те, що невідповідність емпіричних частот частотам, обчисленим за тим чи іншим законом розподілу – суто випадковим, тобто між обчисленими та емпіричними даними немає ніякої різниці.

В якості числової характеристики, що визначає взаємний вплив випадкових величин можуть використовуватися коефіцієнти взаємної спряженості. В основі коефіцієнтів взаємної спряженості лежить показник спряження між розподілами двох властивостей, тобто визначення ступеня збіжності (спряженості) емпіричних умовних розподілів випадкових величин при різних значеннях:

середня квадратична спряженість – це міра розходження, що припадає на одне спостереження.

Перевагою коефіцієнту середньої квадратичної спряженості по відношенню до Хі-квадрату є те, що він легше інтерпретується, його значення змінюється в межах від –1 до +1. Якщо значення коефіцієнта дорівнює –1, це свідчить про зворотний функціональний зв’язок; якщо значення коефіцієнта дорівнює 0, це свідчить про відсутність зв’язку між явищами, які досліджуються; якщо значення коефіцієнта дорівнює +1, це свідчить про прямий функціональний зв’язок. Чим ближче значення коефіцієнта за абсолютною величиною до одиниці, тим більш щільний зв’язок між явищами, що вивчаються. Недоліком цього коефіцієнта є те, що його максимальне значення залежить від розміру таблиці.

Взаємозв’язки між атрибутивними ознаками аналізуються на підставі таблиць взаємної спряженості (співзалежності).

коефіцієнт середньої квадратичної спряженості Пірсона (приймає значення від 0 до 1, при С=0 зв’язок відсутній, чим більше С, тим відповідно сильнішим є зв’язок між змінними).

Коефіцієнт Чупрова уточнює наявність кореляційного зв’язку, приймає значення від 0 до 1, за умови що даних коефіцієнт рівний 1 наявний повний функціональний зв’язок між змінними.

Коефіцієнт Крамера або узагальнюючий коефіцієнт Чупрова – це міра зв’язку двох номінальних змінних на основі критерію Хі-квадрат. Використовується для таблиць довільного розміру, приймає значення від 0 до 1, за відсутності зв’язку рівний 0, відповідно за наявності повного зв’язку (коли значення однієї змінної повністю визначається значенням іншої) сягає значення 1. Однак використання коефіцієнта вимагає, щоб значення частоти у кожній комірці таблиці було не менше 5. Коефіцієнт Крамера прийнято інтерпретувати наступним чином: якщо його значення потрапляє у інтервал [0;0,3] - зв’язок слабкий, (0,3;0,5] – зв’язок середній, (0,5;1] – зв’язок сильний. При імовірності похибки більш, ніж 5% зв’язок відсутній.

Коефіцієнт Юла (коефіцієнт асоціації) та Фі-коефіціент (коефіцієнт контингенції) оцінюють ступінь статистичного зв’язку в таблиці двовимірного розподілу розміром 2×2. Вимірюються в інтервалі [-1; 1], інтерпретуються аналогічно коефіцієнту Крамера.

Коефіцієнт Юла:

Фі-коефіціент:

Рангова кореляція Спірмена - найпростіший спосіб визначення міри зв’язку між факторами. Назва методу свідчить про те, що зв’язок визначають між рангами, тобто рядами одержаних кількісних значень, ранжованих у порядку зниження або зростання. Треба мати на увазі, що, по-перше, рангову кореляцію не рекомендовано проводити, якщо зв’язок пар менший чотирьох і більший двадцяти; по-друге, рангова кореляція дає змогу визначати зв’язок і в іншому випадку, якщо значення мають напівкількісний характер, тобто не мають числового виразу, відображають чіткий порядок прямування цих величин; по-третє, рангову кореляцію доцільно застосовувати в тих випадках, коли достатньо одержати приблизні дані.

Для визначення характеру кореляції можна обчислювати коефіцієнт Спірмена:

Коефіцієнт Спірмена може приймати значення [-1; 1], за умови відсутності кореляційного зв’язку між рангами двох змінних даний коефіцієнт рівний 0. При повній ранговій кореляції (ранги є збіжними, тобто ранги всіх об’єктів по двом змінним співпадають) коефіцієнт Спірмена приймає значення 1, від’ємні значення даного коефіцієнту свідчать про наявність зворотного зв’язку, при повному зворотному зв’язку (ранги об’єктів за двома змінними є протилежними) коефіцієнт Спірмена рівний -1.

Коефіцієнт рангової кореляції Кендела використовується для виявлення взаємозв’язку між кількісними або якісними показниками за умови, що їх можна ранжувати. Значення змінних вибудовуються у порядку зростання і присвоюються ранги. Коефіцієнт Кендела визначається за формулою:

Р – кількість додатних, Q – від’ємних одиниць, приписаних парам при зіставленні їхніх рангів за обома ознаками. Інтерпретація даного коефіцієнту подібна до коефіцієнту Спірмена.

Білет 13

1.Інтерпретація та операціоналізація понять у соціологічному дослідженні.

В короткому енциклопедичному словнику з соціології (Волович) ІНТЕРПРЕТАЦІЯ ГОЛОВНИХ ПОНЯТЬ - один з основних етапів розробки програми соціол. дослідження. Суть цієї процедури полягає у виявленні логічної структури головних понять (до них належать поняття, якими користуються при визначенні проблеми, об’єкта, предмета, мети та гіпотез дослідження), обгрунтуванні методів та інструментарію дослідження, тобто у переході від теорет. тез програми до обгрунтування процедур збирання емпіричної інформації з метою перевірки висунутих гіпотез.

Виокремлюють три етапи І.г.п.: теорет., емпіричний та операціональний.

Теорет. інтерпретація - це уточнення змісту аналізованих понять. Труднощі, з якими стикається соціолог на цьому етапі, пов’язані з тим, що у соціЬл. дослідженнях користуються поняттями різних сусп. наук, оціночно- нормативними поняттями, а також поняттями з повсякденного життя. Багато з них є звичними, тому виникає своєрідна ілюзія, що чим уживанішим є поняття, тим зрозуміліший його зміст. Але, як правило, більшість понять не має достатньо чіткого визначення, у різних джерелах припускається їх різне тлумачення. Тому одним з головних правил процедури уточнення є заборона використання з цією метою тлумачних словників. Це логічний аналіз, співвіднесення аналізованого поняття, з одного боку, з категоріями та поняттями філософії, соціології та тих наук, які займаються вивченням цієї предметної царини, а з другого - конкретизація змісту аналізованого поняття через поняття меншої загальності, які належать до досліджуваної царини дійсності.

Наступна вимога - вимога об’єктивності. Об’єктив­ність розгляду як вихідний принцип пізнавальної діяльності полягає у розгляді об’єкта аналізу таким, яким він є насправді, без суб’єктивних домішок. Це досягається тільки за умови всебічного аналізу об’єкта у взаємозв’язку з іншими об’єктами Звичайно, відтворити всю багатоманіт­ність властивостей, зв’язків, відносин, якості об’єкта неможливо, тому необхідно виокремити ті, які становлять його сутність і включені до предмета дослідження. Об’єктивність і всебічність розгляду головних понять дають можливість здійснити адекватну теорет. інтерпретацію, перевести у ранг показників не випадкові ознаки, а істотні властивості об’єкта.

Завершується теорет. інтерпретація визначенням логічного взаємозв’язку головних понять, перевіркою їх на повноту та здатність відобразити зміст предмета дослідження й побудовою схеми опорних понять.

Теоретическая интерпретация включает три типа процедур:

♦ дескриптивная интерпретация, или четкое, ясное и одно­значное описание тех понятий, которые вы собираетесь исполь­зовать при построении своей модели;

♦ структурная интерпретация, которая предполагает наведе­ние порядка среди описанных понятий, их упорядочение, выяв­ление взаимных связей и т.д.;

♦ факторная интерпретация — установление связей (иногда выраженных в количественных величинах) между исходными понятиями и переменными.

Подальший етап роботи з поняттями - їх емпірична інтерпретація. Її мета полягає у знаходженні емпіричних індикаторів аналізованих понять, тобто у зіставленні понять з емпіричними фактами дійсності. Необхідно враховувати,що ми не можемо здійснити повну редукцію поняття до його емпіричних ознак, тому треба інтерпретувати, по-перше, те, що виражає зміст предмета дослідження та його гіпотез, по-друге, те, що можна піддати безпосередньому вимірюванню наявними у нашому розпорядженні техн. засобами.

Остання фаза І.г.п. — їх операціональна інтерпретація, або процедура операціоналізації. Це пошук емпіричних показників, розробка індексів і шкал. На цьому етапі розробляються процедури дослідження, інструменти реєстрації та вимірювання, визначаються методи збирання первинної інформації, припустимі процедури перетворення та аналізу ознак та інтерпретації даних у ході перевірки гіпотез.

В учебнике «Методы социологического исследования», Добреньков В.И., Кравченко А.И. виделают теоретическу интепретацию и эмперическую интерпретацию, которую они называют операционализацией.

Теоретическая интерпретация понятий имеет своей целью создание теоретической модели. Это обобщенное выражение проблемной ситуации в научном знании. В конкрет­ных условиях каждый раз по-новому складываются соотношения информации, которая имеется у социолога до начала исследова­ния и которую ему предстоит получить. Различны и сочетания факторов, влияющих на формирование проблемной ситуации. Элементарные требования к социологу предполагают, что в тео­ретической части программы он определит ключевые понятия применительно именно к этой проблемной ситуации.

Таким образом, теоретическая интерпретация включает три типа процедур:

♦ дескриптивная интерпретация, или четкое, ясное и одно­значное описание тех понятий, которые вы собираетесь исполь­зовать при построении своей модели;

♦ структурная интерпретация, которая предполагает наведе­ние порядка среди описанных понятий, их упорядочение, выяв­ление взаимных связей и т.д.⁹;

♦ факторная интерпретация — установление связей (иногда выраженных в количественных величинах) между исходными понятиями и переменными.

Следующий шаг в теоретической интерпретации — описание структуры в виде последовательного развертывания содержания исходных и наиболее общих понятий через систему более частных. Например, понятие «удовлетворенность трудом» определяется, через удовлетворенность специальностью, содержанием и харак­тером работы, оплатой труда, отношениями с товарищами по ра­боте и с ближайшим руководством, наконец, как целостное эмо­ционально-оценочное отношение работника ко всему комплекту элементов рабочей ситуации.

Дата добавления: 2015-05-26