Кодирование и обобщение информации.

Допущенные к обработке документы нумеруются начиная с № 1 в целях контроля заих прохождением. В дальнейшем массив документов передается на кодирование. Но

перед тем как передать анкеты в руки операторов, надо зако­дировать открытые вопросы. На каждый открытый вопрос, как правило, составляют не менее пяти шифров-кодов. Выше уже приводился один из открытых вопросов: «Если знаете, назовите, по­жалуйста», Ответы на этот вопрос могут быть самыми разнооб­разными: от полных, глубоких, обстоятельных до ответов-схем. Шифры-коды должны отражать шкалу интенсивности ответов на открытый вопрос. Обычно кодирование таких ответов про­ходит в два-три этапа. Сначала варианты ответов выписывают отдельно, подсчитывают число употреблений каждого варианта — частота его повторения. Затем варианты группируются по смы­словой близости, совпадению. Таких групп, как показывает практика, набирается четыре-пять, и каждой из них присваива­ется свой шифр или код.

Кодирование — связующее звено между качественной и ко­личественной информацией. На данной основе и осуществля­ются числовые операции с информацией, введенной в память ЭВМ. Если во время кодирования произойдет сбой, замена или потеря кода, то информация окажется неправильной.

Сущность обработки первичной информации заключается в ее обобщении. Результаты обобщения называют социологической информацией. Решение о способе обработки инструментария принимается заранее. При опросе 60—70 человек обработку вполне можно провести вручную, на микрокалькуляторе. Если анкета сравнительно невелика (содержит до 20 вопросов), то ручная обработка возможна при наличии 200—350 анкет. Но если в инструментарии более 20 вопросов, тогда предел для ручной обработки — 100—200 анкет. При обработке на ЭВМ результаты отражаются в виде табуляграмм, структура которых зависит от заложенной в ЭВМ программы, поэтому здесь нуж­на помощь программиста.

Шкала измерений. Каждый вопрос в анкете или бланке интервью представляет собой в определенной степени шкалу измерений. Единицами измерений выступают со­ответствующие альтернативы (позиции), варианты ответов. По этим позициям (вариантам ответов) проводится группировка респондентов. Кроме того, определенную шкалу измерений представляют объективные характеристики опрашиваемых, их субъективные оценки, предпочтения и пр.

Измерение производится с помощью различных шкал, ко­торым соответствуют различные правила математического ана­лиза данных. В социологических исследованиях применяются, как правило, шкалы трех основных типов: номинальная, ранго­вая (порядковая) и интервальная.

Простейшая шкала — номинальная. Чаще всего она фикси­рует (отражает) дихотомичный ответ: «Да» или «Нет», «Тепло» или «Холодно». Применяя ранговую шкалу, можно зафиксиро­вать более определенное состояние, отражающее ранжирован­ное распределение типа «Холодно» — «Тепло» — «Горячо». Но цифровые величины пока отсутствуют. Если же мы точку за­мерзания, скажем, воды примем за нуль, а точку кипения (пар) — за 100 и расстояние между этими точками разделим на 10 равных интервалов, то получим интервальную шкалу.

Номинальной шкале в анкете обычно соответствуют вопро­сы, способствующие выявлению мнений, установок, объектив­ных характеристик респондента (пол, возраст, национальность и т.д.). Ранговой шкале (порядковой) соответствует основное число вопросов анкеты или бланка интервью. Варианты отве­тов в вопросе распределены в строгом порядке убывания или возрастания интенсивности признака. Интервальная шкала бо­лее детальна, глубока. Она допускает обстоятельную математишиологическом исследовании с ее помощью измеряются те характеристики, которые можно выразить числами: возраст, образование, стаж работы, учебы и др. По этой шкале возможно вычисление различных

величин.

Группировка. Наиболее простой формой обобщения первичной социологической информации является группировка. На этом этапе выделяются существенные признаки или один какой-либо признак (например, пол, воз­раст, образование), и респондент зачисляется в ту или иную группу в соответствии с выбранным признаком. Когда сумми­руются ответы респондентов с учетом, например, пола, то осу­ществляется простая группировка. Точно такую же работу можно проделать, взяв в качестве важнейшего признака уро­вень образования. Но в данном случае групп будет не две, а как

минимум три или четыре.

Выделенные группы можно легко сопоставить, сравнить, а следовательно, глубже и обстоятельнее проанализировать то или иное социальное явление, мотивы, интересы опрашивае­мых. Выбор признака группировки предопределяется задачами социологического исследования, а также его гипотезами. Ошибка в выборе признака группировки приводит к ошибкам при анализе характеристик трупп. Используя один и тот же эм­пирический материал, разные исследователи могут сделать диаметрально противоположные выводы.

Социологическая информация может быть сгруппирована по:

• номинальному признаку (род занятий, национальность и тд.);

• признакам, соответствующим ранговым шкалам (напри­мер, по характеру труда: ручной труд, работа с механиз­мами, наладка станков, интеллектуальный труд);

• количественному признаку (группы характеризуются чи­словым значением, они качественно сравнимы между со­бой, например группировка по возрастным интервалам: 18—20 лет, 21—25 лет, 26—30 лет и т.д.).

Работа с номинальными и ранжированными группами ве­дется с использованием приемов математики, а труппы, рас­пределенные по количественному признаку, изучаются с по­мощью математической статистики.

Если опрашиваемых необходимо сгруппировать по двум или более признакам (например, по полу, возрасту и образованию), тогда речь может идти о перекрестной, или комбинированной, группировке. Она может быть структурной, типологической, аналитической — все зависит от решаемых в ходе исследования задач. Например, надо установить возрастной состав опраши­ваемых. В этом случае применяется структурная группировка по возрастным интервалам, т.е. респондентов классифицируют по объективному признаку, присущему всей совокупности оп­рашиваемых. Если же необходимо выделить из респондентов группы по такому, например, признаку, как отношение к част­ной собственности, тогда осуществляется типологическая груп­пировка (выделяются соответствующие типы респондентов). И, наконец, аналитическая группировка производится по двум и более признакам и служит для выявления их взаимосвязи. Если нужно проверить, имеется ли связь между интересом к вопро­сам нравственного воспитания и чтением литературы (газет, журналов, монографий по данной проблеме), то группировку следует сделать по этим двум признакам.

В социологическом исследовании, как правило, выделяется не одна, а несколько групп респондентов (по возрасту, образо­ванию, месту проживания и т.п.). Каждой группе соответствует некоторое выделенное число (п1,n2n3..,nX), которое харак­теризует количественный состав группы. Такой ряд чисел, по­лучаемый в результате группировки, социологи называют рядом распределения. Существуют два вида распределений: вариацион­ный и атрибутивный. Вариационный ряд распределения основы­вается на количественных признаках изучаемых явлений, про­цессов, атрибутивный — отражает результаты группировки оп­рашиваемых по количественным признакам¹.

Интерпретация данных. Более глубоко проанализировать социологическую информацию позволяют широко применяемые в эмпирических исследованиях ста­тистические и математические методы анализа получаемой ин­формации. Однако при всем значении получаемых распределений, математических и статистических методов, используемых в иссле­довании, решающую роль в интерпретации полученных данных играет прежде всего сама концепция проводимого исследования, научная эрудиция социологи. Общая логика интерпретации состоит в превращении стати­стических данных в показатели, которые выступают уже не в качестве цифровых величин (процент, среднее арифметическое и т.п.), а как социологические данные. Такие показатели — результат интерпретации, несущей определенную смысловую нагрузку. Думается, что можно согласиться с авторами, кото­рые утверждают, что «каждая числовая величина может быть проинтерпретирована с различных точек зрения, а посему об­ладать свойством многозначности»¹.

От возможных крайностей, неумышленных заблуждений ис­следователя предохраняют ранее выдвинутые гипотезы. Харак­тер проверки гипотез определяется видом исследования.

При пилотажном исследовании гипотеза проверяется соот­несением предполагаемого утверждения с выясненной в ре­зультате исследования числовой величиной. Например, вер­ность утверждения о неудовлетворительном состоянии мораль­но-психологического климата в коллективе не вызывает сомне­ния, если мы располагаем данными, полученными в пилотаж­ном исследовании, о том, что 50% опрощенных идут на работу с полным безразличием, а 12% — ожидая какой-либо неприят­ности.

Что же касается описательного (а тем более аналитического) исследования, то здесь процедура проверки гипотез значитель­но усложняется. Так, приведенные выше данные (о состоянии морально-психологического климата в коллективе) сами по се­бе не дают информации о том, кто эти люди, так как в инстру­ментарии отсутствуют конкретные социально-демогра­фические данные. Следовательно, средние величины — лишь первый шаг на пути исследования. Надо сделать и второй, и третий шаги, чтобы подойти как можно ближе к истине. Для этого из всей опрошенной совокупности следует выделить од­нородные по социально-демографическим характеристикам подгруппы.

Если необходимо превратить в показатель какую-либо сред­нюю величину, а сравнить ее с другими величинами затрудни­тельно или вообще не представляется возможным (например, из-за новизны), то эталоном оценки выступают знания исследователя или эксперта но данной проблеме. Допустим, коллек­тив переведен на новые условия оплаты и стимулирования тру­да. После года его функционирования проведен опрос, задача которого — оценить ответ на главный вопрос инструментария: удовлетворены ли опрашиваемые новой формой оплаты труда. При этом 57% опрошенных ответили положительно. Оценить этот результат (показатель) можно с оптимистической или пес­симистической точки зрения. Для получения объективной оценки нужно хорошо знать проблему и конкретные условия, в которых проходит эксперимент. Это делает или сам исследова­тель, или приглашенный эксперт.

Другой способ превращения описательного исследования в показатель — сравнение рядов распределения по относительно однородным подгруппам из обследуемой совокупности с по­мощью внутреннего и внешнего соотнесения. Внутреннее соот­несение — это сравнение между собой элементов числового ря­да, внешнее — сравнение двух или более рядов распределения, построенных по двум или более признакам, из которых один — общий для соотносимых рядов. Например, распределение двух разных групп, работающих в новых условиях и по прежним формам оплаты, можно сравнить по уже упомянутому призна­ку: с каким чувством они ежедневно идут на работу.

Внутреннее соотнесение позволит однозначно оценить резуль­таты группировки в тех случаях, когда в числовом ряде четко вид­на наибольшая (модальная) величина. Соотнесение элементов чи­слового ряда в подобном положении заключается в их ранжирова­нии. При ответе на вопрос: «Как вы относитесь к своей работе?» 58% рес­пондентов избрали альтернативу (ответ): «Стремлюсь отдать работе все силы, знания», 37% высказались: «Выполняю все, что от меня требуется, но не более», 5% ответили: «Как правило, работаю без желания, по необходимости». Из этих ответов видно, как выстроится ранг опрошенных.

Если внутреннее сравнение затруднено, то применяют внешнее сравнение числового ряда.