В то же время планированию социологического исследования присущи некоторые особенности. Они вытекают из него по сути как один из способов научного познания социальных явлений, опирающегося не только на общие, но и на “свои”, относительно самостоятельные процедуры и формы организации исследовательского процесса.

Осуществление социологического исследования требует гибкого сочетания научно-теоретической, методической и организационной деятельности, а, следовательно, и четкого разделения труда между его участниками. Кроме того, любое исследование вне зависимости от степени его сложности состоит из ряда этапов и серии эмпирических процедур. И хотя все они отличаются своим предназначением и содержанием, их неразрывно связывает между собой единая научно-исследовательская логика. Вследствие этого качество собранной социологической информации в равной степени зависит от научного уровня реализации каждого из этапов, каждой из процедур исследования.

Структурными компонентами плана социологического исследования выступают этапы и различные по видам и форме научно-исследовательские и организационно-технические процедуры и операции. Все они могут быть сгруппированы в плане в соответствии с последовательностью их осуществления в четыре блока.

Блок первый. В нем определяются порядок обсуждения и утверждения программ и методического инструментария исследования, формирования и подготовка группы сбора первичной информации (например, интервьюеров, анкетеров); проведение пробного исследования, размножение инструментария (анкеты, бланки-интервью, бланки формализованного наблюдения и т. д.) для полевого исследования, составлении сметы и расчет материальных и финансовых затрат на исследование.

Блок второй. Фиксирует в плане все организационные и методические виды работ, обеспечивающие четкое проведение исследования, т. е. массовый или групповой сбор первичной социологической информации. Здесь предусматривается и выбор соответствующего места и времени для опроса и предварительное информирование опрашиваемых о целях, задачах и практических “выходах” исследования, и центральный сбор заполненных анкет, бланков-интервью или других видов инструментария.

Блок третий. Охватывает совокупность операций, связанных с подготовкой первичной информации к обработке и собственно с обработкой ее на компьютере.

Предварительно осуществляется проверка качества заполнения анкет и других инструментов сбора социологической информации, ввод первичной информации в компьютер. В результате обработки информации на компьютере исследовательская группа получает виды распечаток социологических данных.

Блок четвертый. Включает все виды работ, связанных с анализом результатов обработки полученных данных, подготовкой текстов, предварительного и итогового отчетов, аналитической записки, выработкой практических рекомендаций, возможных прогнозов.

1.3. Измерение (квантификация) социологической информации

Для измерения социологической информации необходимы определенные индикаторы. Выбор их определен операциональными понятиями, именно они очерчивают круг фактов, которые могут быть использованы в качестве индикаторов. Есть такие операциональные понятия, которые требуют использования нескольких индикаторов. В каждом случае выбор индикаторов зависит от характера объекта социологического исследования, условий его проведения. Лучше в качестве индикатора выбирать объективные по отношению к респонденту факты, т. к. они обеспечивают достоверность собираемой информации. Всем индикатором присущи отдельные характеристики, которые выступают в качестве вариантов ответов на вопросы. Скажем, в числе операциональных понятий есть понятие “образование”. Мы можем выбрать объективный индикатор – “уровень образования”. Его характеристики: начальное, среднее общее, среднее полное, среднее специальное, незаконченное высшее, высшее образование, ученая степень кандидата, доктора наук. Они расположены в той или иной последовательности по позициям и образуют шкалу измерения.

Шкала – это измерительная часть инструмента, оценивающая эмпирические индикаторы (внешние признаки измеряемых социальных свойств), расположенная в определенной последовательности по позициям. Шкалы могут быть:

1. Вербальными – иметь словесное выражение.

2. Числовыми – иметь позиции в баллах.

3. Графическими.

Начальное, среднее общее, среднее полное и т. д. – это вербальная шкала.

С целью разработки шкалы устанавливается континуум – протяженность изучаемого социального свойства, т. е. определение крайнего состояния:

- полностью удовлетворен (максимум);

- частично удовлетворен;

- затрудняется ответить;

- частично неудовлетворен;

- полностью неудовлетворен (минимум);

Чувствительность шкалы – это степень дифференцированности, т. е. число позиций (чем больше, тем лучше).

Номинальная (неупорядочная) шкала – это шкала наименований, состоящая из перечня качественных объективных характеристик (пол, род занятий, виды досуга и т. д.) или мотивов, установок, мнений.

Ранговая (порядковая) шкала – это шкала упорядочения проявлений изучаемого свойства в строгом порядке (от наиболее значимого к наименее и наоборот).

Общий вид ранговой шкалы:

- максимально положительный ответ;

- положительный ответ;

- нейтральный ответ;

- отрицательный ответ;

- максимально отрицательный ответ.

Интервальная (метрическая) шкала – это шкала разностей (разностей) между упорядоченными проявлениями изучаемого социального свойства, присвоение этим делением баллов или числовых значений. При помощи ее в прикладной социологии измеримо весьма небольшое число свойств и признаков: в основном те, значение которых можно выразить числом. Таковыми могут быть: возраст, стаж работы или учебы, число членов семьи и др. Позиции в такой шкале расположены по равным или неравным интервалам в зависимости от значения индикатора, используемого для конструирования шкалы.

На вопрос: “Сколько лет Вы работаете на данном предприятии?”

Шкала с неравными интервалами имеет такой вид:

- менее года;

- от 1 до 3 лет;

- от 3 до 5 лет;

- от 5 до 10 лет;

- свыше 10 лет.

Шкала с равными интервалами имеет вид:

- от 1 до 3 лет включительно;

- от 4 до 6 лет включительно;

- от 7 до 9 лет включительно;

- от 10 до 12 лет включительно.

Очень важно следить за тем, чтобы варианты ответа на вопрос соотносились между собой по всем правилам построения соответствующей шкалы. Например, методически неверно оценивать респондентов в ответе на вопрос: “Как часто Вы посещаете поликлинику?” по следующим вариантам ответов:

- часто;

- ежемесячно;

- раз в 2-3 месяца;

- раз в год;

- редко.

Первая и последняя позиции составляют ранговую, средние три – интегральную шкалу. Поэтому на этапе обработки данных применение единых математических операций для обобщения всех ответов на такой вопрос неправомерно. Возможна только автономная обработка информации: по первой и последней позициям отдельно, а по трем средним также отдельно, в соответствии с представленными ими шкалами.

Чувствительность шкалы – это ее способность выявить отношение респондентов к изучаемому явлению с той или иной степенью дифференциации. Она – неотъемлемая характеристика шкалы, построенной на субъективных индикаторах. Число ее позиции, прежде всего для ранговых шкал, определяется самим исследователем. Чем больше их, тем шкала чувствительней.

Например, варианты ответа на вопрос:

“Удовлетворены ли Вы своей работой?” – могут иметь в шкале три позиции или пять. Шкала с тремя позициями:

- удовлетворен;

- не могу высказать определенного мнения;

- неудовлетворен.

Шкала с пятью позициями:

- полностью удовлетворен;

- удовлетворен в основном;

- не могу высказать определенного мнения;

- в основном неудовлетворен;

- работой крайне неудовлетворен.

В социологической практике, как правило, используются ранговые шкалы с тремя или пятью позициями. Оценивать явления по более чувствительной шкале, как показывает опыт, респонденты затрудняются. Естественно, это не исключает применение более чувствительных шкал, например, с семью, одиннадцатью, а то и ста позициями (наподобие термометра). Позиции ранговых шкал, используемых для оценок, располагаются симметрично. Это означает, что число позиций с положительным значением равно числу позиций с отрицательным, а между ними располагается позиция с нейтральным (нулевым) значением.

Как отмечалось ранее, различные типы шкал позволяют проанализировать полученную информацию с различной глубиной. Насколько строгим является такое свойство шкал? Нельзя ли, получив информацию по шкале низшего порядка, каким-то путем сделать на ее основе более глубокие выводы. Оказывается, нет. Дело в том, что все шкалы высшего порядка сводимы только к шкалам низшего порядка, но не наоборот.

Здесь же уместно упомянуть еще несколько требований к социологической шкале, которые соблюдают при ее конструировании: валидность, полноту, точность и надежность.

Валидность шкалы измерения зависит от правильности выбора индикатора и выражается в том, что используемая шкала измеряет именно то свойство или качество изучаемого явления, которое исследователь намерен измерить.

Так, желая выяснить степень электоральной активности тех или иных групп населения, можно сформулировать вопрос: “Как Вы относитесь к участию в выборах президента страны?” Шкала измерения, таким образом, должна будет содержать следующие позиции: положительно, отрицательно, нейтрально. Естественно, такая шкала измерит отношение респондента к самому факту выборов президента, но ничего не “скажет” о его личном возможном электоральном поведении. Более правильным будет выбор шкалы в форме ответов на вопрос: “Будете ли Вы участвовать в выборах президента страны в случае их проведения?”: да, непременно; еще не задумывался над этим; определенно нет.

Полнота шкалы измерения предполагает, что в вариантах ответа на вопрос учтены все значения индикатора. Например, построена шкала, включающая в качестве ответов на вопрос: “Из каких источников Вы чаще всего узнаете об актуальных политических событиях?” – варианты:

- из сообщений радио;

- из сообщений прессы;

- из передач телевидения.

В данном случае шкала неполная, так как наряду с первичными, существуют и вторичные источники, к примеру: родители, друзья, коллеги и др.

Точность шкалы – характеристика результата измерения, которая зависит, прежде всего, от степени совпадений полученных в ходе социологического исследования числовых данных о свойствах, сторонах изучаемого явления (процесса) с их истинной величиной.

Надежность шкалы – ее устойчивость по отношению к изменению характеристик объекта исследования во времени. Она предполагает получение достаточно точных и сравнимых числовых данных об изучаемом явлении (процессе) при многократном (повторном) измерении.

Таким образом, выбор индикаторов и построение на их основе шкал позволяют начать разработку инструментария для непосредственного измерения сторон и свойств изучаемого явления.

1.4. Выборка в социологических исследованиях.

Определение обследуемой совокупности.

Определением объекта исследования (например, пациентов медицинского учреждения, пенсионеров, работников предприятие и т. д.) не завершается решение вопроса о количестве и характере той совокупности людей, которая должна быть охвачена этим исследованием. Опрос всех людей, составляющих объект исследования (а это могут быть тысячи, десятки или сотни тысяч людей), был бы нерационален. Это удлинило бы сроки исследования, а значит и получение нужной информации, потребовало значительных финансовых затрат, отвлекло бы энергию большого числа работников, да и само исследование имело бы не сплошной, а выборочный характер. Другими словами, по довольно строгим правилам отбирается определенное количество людей, отражающих по социально-демографическим правилам, а порой, если этого требуют задачи исследования, и другим характеристикам структуру изучаемого объекта. На языке социологов эта операция носит название выборка. От правильности ее осуществления в огромной степени зависит качество и достоверность социологической информации. Данное обстоятельство обязывает исследователя тщательно описать в программе социологического исследования проект выборки, который в последующем, с учетом особенностей характеристик и динамики объекта исследования, может быть уточнен и выделен в особый документ.

Измерение происходит в процессе сбора первичной социологической информации. Чтобы приступить к нему, предварительно определяют совокупность лиц (респондентов), которые станут источником первичной социологической информации, представляющей собой результат измерения. Процедура выделения совокупности респондентов имеет свои строгие правила и приемы, к рассмотрению которых мы и перейдем.

Сам по себе объект исследования может быть очень большим: десятки и сотни тысяч людей, составляющих население региона, области, города, района, научного, медицинского или учебного заведения и т. д. Естественно, исследователь заинтересован опросить каждого из них. Однако есть ли в этом необходимость? Например, если анкетному опросу подлежит группа студентов 20-30 человек (и даже коллектив медицинского учреждения -500 человек), то опрос действительно может быть сплошным, то есть охватывать каждого. Но опросить методом интервью, скажем 300 человек уже затруднительно. Здесь приходится учитывать, что достоверность данных, как правило, обеспечивается в том случае, если интервьюер в течение дня опрашивает не более пяти человек. Таким образом, опрос 300 человек потребует одновременного привлечения к работе 60 интервьюеров. Конечно, можно “растянуть” интервью на несколько дней, но при этом будет потеряна оперативность исследования.

В свое время этот метод довольно широко практиковался в России, как во времена Петра Великого (для оценки ожидаемой урожайности злаковых), так и земскими статистиками, проводившими перепись населения.

Что же представляет собой “выборочный путь” в социологическом исследовании? Процесс выборки основан, во-первых, на взаимосвязи и взаимообусловленности качественных характеристик и признаков социальных объектов, во-вторых, на правомерности выводов о целом на основании изучения его части при условии, что по своей структуре эта часть является микромоделью целого.

Прежде чем приступить к углубленному рассмотрению основных методов выборки применяемых в исследовании социальных проблем, целесообразно познакомиться с такими ключевыми понятиями, как объект исследования, генеральная совокупность, выборочная совокупность, единица отбора, единица анализа.

В большинстве иностранных языков выборка означается словом “проба”. Она служит одним из наиболее экономных средств для проверки предположений или гипотез о свойствах предметов, явлений. Например, чтобы сделать заключение о вкусе яблок, снятых с дерева, достаточно попробовать одно или два яблока. Эта “достаточность” предопределена нашей уверенностью в том, что качественные характеристики яблок, собранных с одного дерева, совпадают. Но как быть, когда мы намерены сделать заключение о вкусе яблок, собранных, скажем, со 100 деревьев. Потребуется ли для этого в обязательном порядке попробовать яблоки с каждого дерева? Оказывается, нет. На помощь здесь приходят знания связи внешних признаков (скажем, формы, цвета яблок с их вкусовыми качествами, позволяющими сделать заключения, что все яблоки, имеющие одинаковую форму, цвет, имеют одновременно и идентичный вкус).

Предположим, что упомянутые два признака имеют свои варианты. В таком случае выборочная совокупность должна включать большое число элементов, т. е. “пробе” подлежит большое число яблок. Представим, что перед нами корзина с яблоками трех форм (размеров): круглые, овальные, грушевидные. Каждая форма, в свою очередь, трех цветов: красного, желтого и зеленого. Значит, корзина содержит 3 х 3 = 9 сортов яблок, и, чтобы сделать верный вывод о каждой разновидности, мы должны попробовать не менее 9 яблок.

Из сказанного следует, что о качестве объекта можно сделать достоверные выводы на основании тесно связанных с этим качеством признаков.

Генеральная совокупность – это совокупность всех возможных социальных объектов, которая подлежит изучению в пределах программы социологического исследования. В свою очередь, определенное число элементов генеральной совокупности, собранных по строго заданному правилу, составляет выборочную совокупность. В момент исследования она должна представлять собой как бы микромодель генеральной совокупности. Другими словами, требуется, чтобы структура выборочной совокупности максимально совпадала со структурой генеральной совокупности по основным изучаемым качественным характеристикам и контрольным признакам. Для того чтобы добиться этого, нужно строго соблюдать правила выборки. Вторичная совокупность (выборка) – это часть объектов генеральной совокупности, отобранная с помощью специальных приемов для получения информации обо всей совокупности в целом. Число единиц наблюдения, составляющих выборочную совокупность, называется объемом (объемом выборки).

Поэтому отбор элементов в выборочную совокупность может быть осуществлен не только по изучаемой качественной характеристике объекта (вкусу), но и на основании тесно связанных с ним признаков (цвета, формы). Причем, чем больше таких контрольных признаков, тем больше потребуется отобрать элементов. Элементы выборочной совокупности или как еще говорят, обследуемой совокупности (респонденты), подлежащие изучению (например, опросу), называются единицами анализа. Такими единицами могут выступать как отдельные индивиды, так и целые группы (например, учебные, семья и др.), если в последних проводится сплошной опрос.

Правила формирования выборки таковы, что в процессе отбора основными элементами не всегда выступают единицы анализа, т. е. непосредственно опрашиваемые. Так, вначале могут быть отобраны те или иные предприятия (учреждения, вузы и т. п.), потом соответствующие им подразделения (цехи, факультеты и т. п.), в конце – отделы, группы и т. п., в которых опрашиваются либо все, либо отобранное количество людей. Элементы (поселения, предприятия, группы респондентов), отбираемые на каждом этапе выборки по особому плану, называются единицами отбора.

Виды и методы выборки.

Различаются выборки вероятностные и целенаправленные.

Модель вероятностной (случайной) выборки связана с понятием статистической вероятности, широко изучаемой во многих отраслях социальных наук. В самом общем случае вероятность некоторого ожидаемого события есть отношение числа ожидаемых событий к числу всех возможных. При этом общее число событий должно быть достаточно большим (статистически значимым), числовой порог статистической значимости предопределен известной из математической статистики “законом больших чисел”. Например, замечено, что при подбрасывании кубика, скажем, 600 раз (общее число событий) “шестерка” (ожидаемое событие) выпадает примерно в 100 случаях. Вероятность того, что кубик упадет “шестеркой” вверх, определяется по формуле:

Р = 100/600 = 1/6,

где, Р – вероятность ожидаемого события.

Также определяется вероятность выпадения любой другой стороны кубика. Полная вероятность (т. е., что куб обязательно выпадает одной из любых сторон), в свою очередь, состоит из суммы вероятностей всех событий. В нашем примере полная вероятность равна:

Р = Р1 + Р2 + Р3 + Р4 + Р5 + Р6 = 1/6+1/6+1/6+1/6+1/6+1/6 = 1

Итак, вероятность того, что любое из событий обязательно произойдет, всегда равна единице, т. е. является достоверным утверждением. События, приведенные в нашем примере, именуются равновероятностными (т. е. каждая сторона кубика имеет равную вероятность выпасть) и обеспечиваются идентичностью условий: равномерным распределением вещества в кубике, недеформированностью его сторон, отсутствием резких колебаний воздуха при его бросании, либо вмешательства дополнительного физического фактора и т. д.

Создание условий равновероятности отбора единиц анализа играет ключевую роль. Оно должно гарантировать для каждого элемента генеральной совокупности равную вероятность попасть в выборочную совокупность. Такая ситуация имеет место лишь тогда, когда элементы генеральной совокупности распределены в ней равномерно.

В прикладной социологии широко применяются методы собственно-случайного отбора. Чтобы лучше понять их, обратимся к следующему примеру. Предположим, что в ящике три вида шаров: 200 красных, 300 черных и 500 белых. Необходимо отобрать 100 шаров так, чтобы присутствовали пропорционально шары всех трех цветов. Их доля в ящике (генеральной совокупности) соответственно 20, 30 и 50%. При сохранении этих пропорций должна быть отобрана выборочная совокупность с числом шаров 20 красных, 30 черных и 50 белых. Такой отбор возможен при условии, если каждый шар в ящике будет иметь равную вероятность быть отобранным.

Для того чтобы у каждого шара была вероятность быть отобранным, тщательно перемешиваем шары. После этого можно применять два метода отбора:

- случайно-бесповторный, когда каждый отобранный шар откладывается в сторону, а из ящика берется следующий шар и т. д. до необходимой величины выборочной совокупности (всего 100 шаров);

- случайно-повторный, когда записывается цвет каждого отобранного шара, а сам он обратно возвращается в ящик, шары вновь перемешиваются и отбор повторяется.

Примерно такая же операция проводится и с элементами генеральной совокупности в социологическом исследовании. Все ее элементы (респонденты) пофамильно или посредством кода (числового кода) заносятся на карточки, после чего последние перемешиваются в ящике, из которого и производится отбор по одному из двух методов. При этом очень важно, чтобы карточки были перемешаны тщательно. Это повышает равновероятность отбора респондентов.

Рассмотрим пример, построенный на условных обозначениях. Для этого обозначим рабочих высокой квалификации шарами, средней – конусами, низкой кубами. Равновероятность любого из них быть отобранными обеспечивается лишь в том случае, если они расположены равномерно.

У обоих методов есть существенные недостатки: их можно применять только для генеральных совокупностей, насчитывающих не более единиц. При увеличении данные методы весьма трудоемки. Для больших генеральных совокупностей можно применять принцип механической выборки, который заключается в следующем: все элементы генеральной совокупности сводятся в единый список и из него через равные интервалы отбирается соответствующее число респондентов. Шаг (К) отбора рассчитывается по следующей формуле:

К = N / n,

где N – величина генеральной совокупности;

n – величина выборочной совокупности.

Например, пусть N = 200, тогда К = 10. Это означает, что из списка должно быть отобрана каждая 10 единица.

Метод серийной выборки. Если есть возможность “разбить” генеральную совокупность на определённые однородные части – серии, то отбор может быть осуществлен из каждой серии отдельно, должно быть пропорционально общему числу элементов в ней.

На практике часто применяется метод гнездовой выборки. Он предполагает отбор в качестве единиц исследования не отдельных респондентов, а группы, с последующим сплошным опросом в них. Например, есть 200 групп студентов, по 15 человек каждая. Может быть отобрано на основе случайной выборки 30 групп. Тогда опросу подлежат 450 человек. Гнездовая выборка репрезентативна, если состав групп максимально схож по основным демографическим показателям.

В социологической практике используется также и целенаправленная выборка, к которой не применимы правила теории вероятности. Она осуществляется с помощью следующих методов: стихийной выборки, метода основного массива и метода квот. Метод стихийной выборки – это опрос читателей журналов или газеты. В данном случае нельзя заранее предопределить структуру массива респондентов, возвративших анкеты. Это затрудняет оценку репрезентативности (представительности) выборки. Выводы такого исследования распространяются на опрошенную совокупность.

Другая разновидность этого метода – (отбор) поиск респондентов методом “снежного кома”. Например, необходимо опросить 100 человек, членов определенного общественного движения, а мы знаем только 30, тогда мы попросим их указать нам координаты других. Поиск их мы будем продолжать по подсказке. Если они укажут нам еще 40, а те еще 20, то мы наберем необходимое количество респондентов.

Метод основного массива используется в основном для “зондажа” какого - либо контрольного вопроса. Например, удобно или неудобно то или иное время для проведения определенного мероприятия. В этих случаях опрашивается 50-60% потенциальных участников мероприятия.

В практике чаще всего применяется метод квотной выборки. Например, для опросов общественного мнения. Этот метод используется в случаях, когда для начала исследования имеются данные о контрольных признаках группы. Все данные о том или ином признаке выступают в качестве квоты (возраст, образование, статус и т. д.). Отдельные числовые значения – параметры квот. При такой выборке респондентов отбирают целенаправленно с соблюдением параметров квот. Число признаков, которые используются в качестве квот, не должно превышать 4. Если их больше, то отбор становится очень сложным. Квоты могут быть зависимыми или независимости друг от друга параметрами. Предположим, что мы в качестве квот используем уровень образования и статус. Распределение респондентов в генеральной совокупности по этим признакам нам известно и выражено в процентах. Тогда структура выборочной совокупности должна быть тождественна структуре генеральной совокупности.

С одной стороны необходимо сделать выборку представительной, “статистически значимой”, достаточно большой для достоверного результата, с другой стороны, необходимо сделать её “экономной”, т. е. “оптимальной”. Критерием оптимальности является дисперсия.

Дисперсия – это числовое значение контрольных признаков элементов генеральной совокупности, т. е. их разброс.

Чем больше дисперсия, тем больше объём выборочной совокупности потребуется. Покажем это на следующем примере. Допустим, мы осуществляем отбор из генеральной совокупности в 2000 человек, контролируя состав выборочной совокупности по признаку “пол”; 70% мужчин и 30% женщин. Согласно теории вероятности можно предположить, что примерно среди каждых десяти отбираемых респондентов встречается три женщины. Если мы хотим опросить, по крайней мере, 90 женщин, то, исходя из выше упомянутого соотношения, нам необходимо отобрать не менее 300 человек. А теперь предположим, что в генеральной совокупности 90% мужчин и 10% женщин. В этом случае, чтобы в выборочную совокупность попало 90 женщин, необходимо отобрать не менее 900 человек. Из примера видно, насколько велико влияние дисперсии (разброса признака) на объём выборочной совокупности, поэтому вычислять его следует по признаку, дисперсия значений которого наибольшая.

Когда информация о признаках элементов генеральной совокупности отсутствует, исключается возможность определения объема выборочной совокупности при помощи формул. В этом случае можно опереться на многолетний опыт социологов-практиков, свидетельствующих о том, что для пробных опросов достаточна выборочная совокупность объемом 100-250 человек. При массовых опросах, если величина генеральной совокупности составляет менее 5000 человек, достаточный объем выборочной совокупности – не менее 500 человек, если же величина генеральной совокупности 5000 и более человек, то – 10% ее состава (но не больше человек). Это гарантирует достаточно достоверные результаты исследования. Объемы выборочной совокупности, превышающие 3000 респондентов, используется для комплексных исследований, а также при сложной структуре генеральной совокупности.

Определение статистически значимого объема выборочной совокупности – важная, но недостаточная предпосылка правомерности распространения выводов исследования на всю генеральную совокупность. Дело в том, что из одной и той же генеральной совокупности можно “отобрать” относительно большое число выборочных совокупностей. Например, даже если мы контролируем совпадение структур выборочной и генеральной совокупностей лишь по полу (включают всего два значения), то из совокупности 1000 человек составом 40% женщин и 60% мужчин и желательной величине выборочной совокупности в 100 человек можно сформировать не менее 10 таких выборочных совокупностей, в которых не встретится дважды ни один респондент, а соотношение доли женщин и мужчин будет соответственно 40 и 60%. Всего же выборочных совокупностей, в которых указанное соотношение по признаку “пол” с определенной степенью приближенности будет соблюдаться, можно составить сотни.

Из всего многообразия возможных выборочных совокупностей нам необходимо отобрать одну, наиболее точную. Для нашего примера такую, в которой соотношение представителей двух полов было бы максимально близким их соотношение в генеральной совокупности (соответственно 40 и 60%). Если отклонение не превышает в среднем 5% (то есть в выборочной совокупностей соотношение названных величин может составлять, например, 37 и 63% или 42 и 58% и т. д.), то выборочная совокупность считается репрезентативной, а ошибки выборки случайными.

Наряду со случайными ошибками, различают ошибки смещения, нарушающие точность совокупности. Дело в том, что репрезентативная выборочная совокупность (т. е. такая, в которой среднее числовое значение признака отличается менее на 5% от его среднего в генеральной совокупности) может оказаться неточной. Выявить эту неточность при определении степени репрезентативности невозможно, т. к. случайная ошибка может иметь одну и ту же величину при разных числовых значениях признака (когда в выборочной и генеральной совокупностях, состав женщин и мужчин соответственно 40% и 60% и когда в выборочной совокупности этот состав по причинам ошибок смещения будет: 60% женщин и 40% мужчин). Ошибки смещения бывает обычно следствием:

- неверных исходных статистических данных о параметрах контрольных признаков генеральной совокупности;

- слишком малого (статистически незначимого) объема выборочной совокупности;

- неверного применения способа отбора единиц анализа (например, отбор из неверно составленного списка, неудачный выбор места и времени проведения опроса).

Величину ошибок смещения определить при помощи математических формул практически невозможно, поэтому они автоматически переходят на результаты и выводы исследования. Это еще раз свидетельствует об исключительной важности точного соблюдения правил отбора единиц анализа. Избежать ошибок смещения помогают также точные предварительные сведения о структуре генеральной совокупности. В качестве источников таких сведений могут выступать документы ведомственного учета, данные опроса экспертов, сведения органов статистики, данные разведывательного исследования, публикации об итогах проводившихся ранее исследований того же объекта.

Глава 2. ХАРАКТЕРИСТИКА И КОНКРЕТНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ ОСНОВНЫХ МЕТОДОВ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1.  Социологическое наблюдение

Наблюдение – это метод сбора первичных эмпирических данных, который заключается в направленности, систематическом восприятии и регистрации значимых с точки зрения целей и задач исследования социальных процессов, явлений, ситуаций, фактов, подвергающихся контролю и проверке.

В зависимости от степени стандартизации техники наблюдения можно выделить две основные разновидности этого метода. Стандартизированное наблюдение предполагает наличие предварительно детально разработанного списка событий, признаков, которые предстоит наблюдать; определение условий и ситуаций наблюдения; наличие инструкции для наблюдателей; единообразные кодификаторы для регистрации наблюдаемых явлений.

Вторая разновидность методики наблюдения – неструктуированное или нестандартизированное наблюдение. В этом случае исследователь определяет лишь общие направления наблюдения, согласно которым результаты фиксируются в свободной форме непосредственно в процессе наблюдения или позднее по памяти.

Сбор данных в неструктурированном наблюдении не исключает при их отработке систематизацию с помощью формализованных методов, предполагающих получение некоторых количественных характеристик. Часто результатом неструктурированного наблюдения становится разработка стандартных, формализованных процедур наблюдения.

В зависимости от степени участия наблюдателя в исследуемой ситуации наблюдение может быть включённым и невключённым.

Включённым наблюдением называется такой его вид, при котором социолог непосредственно включён в изучаемый социальный процесс, контактирует, действует совместно с наблюдаемыми. Характер включённости различен: в одних случаях исследователь полностью соблюдает инкогнито, и наблюдаемые никак не выделяют его среди других членов группы; в других – наблюдатель участвует в деятельности наблюдаемой группы, но при этом не скрывает своих исследовательских целей. В зависимости от специфики наблюдаемой ситуации и исследовательских задач строится конкретная система отношений наблюдателя и наблюдаемых.

Классический пример использования включённого наблюдения для сбора основной информации – работа У. Уайта ( гг.), который и ввёл этот метод в научную практику. Будучи сотрудником Гарвардского университета, Уайт поселился в трущобах одного из американских городов, чтобы изучать образ жизни итальянских эмигрантов, населяющих этот район (он назвал его Корневиль). Уайта интересовали обычаи иммигрантов, оказавшихся в условиях чужой культуры, их ориентации, взаимоотношения. Район Корневиль был известен как опасное для чужака итальянское гетто, полное подозрительных банд.

Уайт вошёл в местную общину, сказавшись студентом – историком, который намерен описать возникновение Корневиля. Три года он провёл бок о бок с этими людьми, подружился с руководителями двух соперничавших групп рэкетиров и научился местным обычаям. Вначале он вёл регистрацию впечатлений тайком, но по мере завоевания доверия не стеснялся делать записи в самой, казалось бы, не подходящей обстановке, все привыкли видеть его с блокнотом в руках.

В нашей стране одним из первых, кто использовал метод включённого наблюдения, был , в то время сотрудник Института философии АН СССР. Изучая ценностные ориентации и идеалы рабочих, он поступил на завод и проработал там несколько месяцев. За это время он достаточно сблизился с рабочими, чтобы составить программу последующего формализованного обследования путём интервью, опросов и групповых дискуссий[1].

В 90-е годы сотрудники исследовательского проекта Т. Шанина предприняли включённое изучение крестьянских хозяйств. Они подолгу (до года) жили среди крестьян, записывали их рассказы о своих судьбах, анализировали семейные бюджеты и т. д. [2] Один из исследователей (В. Виноградский), доктор наук, привёз в кубанскую станицу жену (также научного сотрудника) и детей, убедившись, что иным путём не сможет преодолеть недоверие жителей станицы. Будучи теперь открытым, для всех, участвуя в хозяйственных делах и помогая соседям, он, наконец, был принят сельчанами в их круг. Его стали приглашать в гости и без опаски позволяли записывать на плёнку жизненные повествования.

Включённое наблюдение ставит серьёзные проблемы, связанные с воздействием включённости наблюдателя в изучаемую ситуацию, на его восприятие и анализ ситуации. Преимущества включённых наблюдений очевидны: они дают наиболее яркие, непосредственные впечатления о среде, помогаю лучше понять поступки людей и действие социальных общностей. Главное достоинство этого метода состоит в том, что он даёт возможность уловить детали данного явления, его многогранность. Гибкость метода – ещё одно качество, имеющее немаловажное значение при изучении социальных явлений.

Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 7 8 9