Социологические
исследования проводятся в современном мире чаще, чем можно подумать. Одним из
самых распространенных способов получения необходимой информации является
опрос.
Особенностью
письменного опроса является его анонимность: важны полученные цифры, а не
личность респондента. Он [опрос] проводится в тех случаях,
когда необходимо выяснить мнение большого количества людей по каким-либо
вопросам в короткий срок.
В настоящее время
многие магазины проводят опрос как способ узнать мнение покупателя о товаре, об
уровне обслуживания в магазине, о поведении сотрудников и т.д. Однако,
существенным недостатком является то, что данные не всегда объективные. Поэтому
зачастую многие компании проводят дополнительные исследования, чтобы потом
сравнить результаты.
Получив информацию
от респондентов, начинается самая увлекательная часть исследования – анализ
собранной информации. На этом этапе проверяются гипотезы, формулируются
проблемные поля и, чаще всего, даются рекомендации по изменению положения.
Глубокое изучение интересующих
данных невозможно без опоры на анализ конкретных фактов, в которых эти факты
появляются. Данные могут быть представлены в различной форме: совокупность
чисел (например, возраст респондентов), множество индикаторов определенных
отношений между рассматриваемыми объектами (например, нравится ли работать
сотруднику в коллективе), результаты попарных сравнений респондентами объектов,
совокупность определенных высказываний (например, ответ на вопрос об их
профессии), тексты документов и др. [2]
Самым
простым типом анализа данных является описательный (дескриптивный). Он
обеспечивает количественное описание набора данных. Важно отметить, что этот
тип анализа касается только выборки данных, по которой проводится анализ и не
описывает ту совокупность, из которой он взят. На основании описательного
анализа часто формируются данные, которые отображаются на дашбордах, например,
количество новых пользователей за неделю.
В
основе дескриптивного (описательного) анализа лежат такие
статистические показатели как средняя величина, мода, медиана, стандартное
отклонение и другие [1]. Они представляют собой характеристики переменных —
величин, которые в исследованиях можно измерять, контролировать или
варьировать. Применение описательных статистик позволяет рассматривать не все
значения переменной, а сформировать общее представление о значениях, которые
принимает переменная [4].
Так,
например, проводится исследование о системе обучения государственных служащих.
В Таблице 1 представлены данные по респондентам, которые необходимо проанализировать
и подсчитать ошибку выборки.
Таблица
1. Данные для анализа
|
|
Структура генеральной совокупности |
Структура выборки |
|
|
Контрольные характеристики |
% соотношение |
% соотношение |
Количество |
|
Пол |
|
|
|
|
Мужчины |
50 |
50 |
50 |
|
Женщины |
50 |
50 |
50 |
|
|
100 |
100 |
100 |
|
Возраст |
|
|
|
|
18-25 |
27 |
27 |
27 |
|
26-35 |
39 |
39 |
39 |
|
35-45 |
16 |
16 |
16 |
|
От 45 |
18 |
18 |
18 |
|
|
100 |
100 |
100 |
|
Опыт работы |
|
|
|
|
Менее 1 года |
10 |
10 |
10 |
|
От 1 года до 3-х лет |
12 |
12 |
12 |
|
От 3- х лет до 5-и |
17 |
17 |
17 |
|
Более 6-и лет |
61 |
61 |
61 |
|
|
100 |
100 |
100 |
|
Место работы |
|
|
|
|
Ространснадзор |
23 |
23 |
23 |
|
Роспотребнадзор |
24 |
24 |
24 |
|
Россельхознадзор |
7 |
7 |
7 |
|
Ростехнадзор |
4 |
4 |
4 |
|
Другие |
42 |
42 |
42 |
|
|
100 |
100 |
100 |
Зная
размер генеральной совокупности – 135 человек, с помощью формулы (1) подсчитан
размер выборки – 100 человек.
,
где n – объем выборки;
N
– размер генеральной совокупности;
z
– нормированное отклонение, определяемое исходя из выбранного уровня
доверительности;
p
– найденная вариация для выборки;
q
= (100- p)
—
допустимая ошибка – 5%.
Доверительная
вероятность: 95%
Размер
выборки: 100 чел.
Размер
генеральной совокупности: 135 чел.
Доля
признака: 50%
Исходя
из этого, возможно подсчитать ошибку выборки по формуле (2):
(2)
=
± 5,01 % (Доверительный интервал: (44.99%;55.01%).
Другой
тип анализа – факторный. Факторный анализ – это
процедура, с помощью которой большое число переменных, относящихся к имеющимся
наблюдениям, сводят к меньшему количеству независимых влияющих величин,
называемых факторами:
—
в один фактор объединяются переменные,
сильно коррелирующие между собой.
—
переменные из разных факторов слабо коррелируют
между собой [3].
Ниже, на Рисунке 1,
представлена общая схема факторного анализа.
Рис. 1. Схема факторного
анализа
Социологический
смысл анализа – измеряемые эмпирические показатели считаются следствием других,
глубинных, скрытых от непосредственного измерения характеристик (латентных
переменных) [5].
Обязательные
условия проведения факторного анализа:
1.
Все признаки должны быть количественными
переменными (интервальными либо метрическими).
2.
Число наблюдений должно быть минимум в два
раза больше числа переменных.
3.
Выборка должна быть однородна.
4.
Исходные переменные должны быть
распределены симметрично.
5.
Номинальные переменные должны быть
переведены в дихотомические (переменные, имеющие только две категории).
Таким образом,
можно сделать вывод о том, что для анализа данных респондентов важно использовать
различные способы. Это не ограничивается применением описательного и факторного
анализа, но эти типы, наиболее используемые в социологических исследованиях.
Литература:
1.
Думанова А.
Х. Дескриптивный анализ возможных подходов к определению системы показателей
интеллектуального потенциала общества //Известия Кабардино-Балкарского научного
центра РАН. – 2020. – №. 2. – С. 87-93.
2.
Леонов, А.К. Анализ социологических данных
(качественная парадигма): учеб. пособие / А.К. Леонов. – Благовещенск : Изд-во
Амур. гос. ун-та, 2019. – 137 с.
3.
Мощенко И.Н., Пирогов Е.В. Метод
факторного анализа иерархий // ИВД. 2017. №4 (47). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/metod-faktornogo-analiza-ierarhiy (дата
обращения: 22.10.2021).
4.
Пискунов Е.
Ю. Описательный анализ межрегиональной торговли Российской Федерации
//Экономический вестник Восточно-Сибирского государственного университета
технологий и управления. – 2019. – №. 8. – С. 98-108.
5.
Шовин В.А. Факторный анализ качественных
показателей // МСиМ. 2019. №3 (51). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-kachestvennyh-pokazateley
(дата обращения: 22.10.2021).
Bibliography:
1. Dumanova A. H. Deskriptivnyj
analiz vozmozhnyh podhodov k opredeleniju sistemy pokazatelej intellektual’nogo
potenciala obshhestva //Izvestija Kabardino-Balkarskogo nauchnogo centra RAN. –
2020. – №. 2. – S. 87-93.
2. Leonov, A.K. Analiz sociologicheskih dannyh
(kachestvennaja paradigma): ucheb. posobie / A.K. Leonov. – Blagoveshhensk :
Izd-vo Amur. gos. un-ta, 2019. – 137 s.
3. Moshhenko I.N., Pirogov E.V. Metod faktornogo
analiza ierarhij // IVD. 2017. №4 (47). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/metod-faktornogo-analiza-ierarhiy (data
obrashhenija: 22.10.2021).
4. Piskunov E. Ju. Opisatel’nyj analiz
mezhregional’noj torgovli Rossijskoj Federacii //Jekonomicheskij vestnik
Vostochno-Sibirskogo gosudarstvennogo universiteta tehnologij i upravlenija. –
2019. – №. 8. – S. 98-108.
5. Shovin V.A. Faktornyj analiz kachestvennyh
pokazatelej // MSiM. 2019. №3 (51). URL:
https://cyberleninka.ru/article/n/faktornyy-analiz-kachestvennyh-pokazateley
(data obrashhenija: 22.10.2021).
