Имя материала: Стратегия социологического исследования

Автор: Ядов Владимир Александрович

Глава v. "жесткий" анализ данных

На данной стадии, в развитии которой осуществляется переход к анализу взаимосвязей (3-я стадия), будут использоваться довольно сильные операции — факторный анализ, типологизация и подобные им.

Очень важно дать необходимые промежуточные истолкования каждого из агрегируемых показателей, ибо это — новые свойства, нуждающиеся в осмыслении, построении соответствующих интерпретационных схем. Как замечает Г. С. Батыгин, "с известной долей преувеличения всю деятельность социолога можно назвать интерпретирующей: случайно попавший в выборку человек интерпретируется как респондент; его жизненные реалии и высказывания интерпретируются в шифрах и "закрытиях" вопросников; первичная социологическая информация интерпретируется в средних величинах, мерах рассеяния и корреляционных коэффициентах; числовые данные должны сопровождаться какими-либо рассуждениями, т. е. опять же интерпретироваться" [10. С. 177]. Тем более нуждаются в построении интерпретационных схем новые емкие признаки, сгруппированные, типологизированные данные.

Третья стадия анализа как бы вклинивается в предыдущую. Это — углубление интерпретации и переход к объяснению фактов путем выявления возможных прямых и косвенных влияний на агрегированные свойства, социальные типы, устойчивые образования.

Здесь главная опасность — подмена косвенных, опосредованных связей прямыми. Такая ошибка — самая распространенная и менее всего заметная со стороны.

В книге "Человек и его работа" мы совершили именно такую ошибку — приняли некоторые связи за прямые и пришли к заключению, что в простых видах труда высокое образование отрицательно коррелирует с продуктивностью. Впоследствии было установлено, что поскольку в 1964 г. подавляющее число молодых рабочих имело преимущественно более высокое образование в сравнении с большинством рабочих среднего и старшего возрастов, а те, в свою очередь, обладали большим опытом и стажем, тогда как первые — малым, то прямая связь между образованием и продуктивностью рабочего фактически была ложной. Она опосредована возрастом, стажем работы, уровнем производственного опыта. Все обнаружилось, как только из всей совокупности обследованных были выделены подгруппы разного стажа и возраста: в каждой возрастной подгруппе по правилам, описанным выше (введение контрольной переменной, в нашем случае — возраста), обнаружились усиленные прямые связи уровня образования и деловитости, продуктивности рабочих, т. е. чем выше образование, тем выше и производственные результаты.

Итак, на данной, вероятно самой ответственной, стадии анализа должны быть получены основные выводы, проверены главные гипотезы, необходимые и для теоретического осмысления проблемы, и для разработки практических рекомендаций.

Четвертая стадия, заключительная, — попытка прогноза развития изучаемого процесса, событий, явлений при определенных условиях [23, 24, 25, 212, 214]. Лучшим образом решению этой задачи отвечает повторное обследование. При невозможности осуществить повторные исследования на базе разового используют модели мысленного экспериментирования, регрессионные, детерминационные, стохастические и др. Полезно прибегнуть к оценкам экспертов [256] в данном предмете, чтобы проверить надежность прогноза, являющегося результатом квазиэкспериментов.

Общая логика анализа эмпирических данных может быть иллюстрирована схемой 31.

Не все элементы приведенной схемы должны быть реализованы в каждом исследовании, она иллюстрирует принципиальный порядок аналитических действий. Однако этот порядок остается мертвой конструкцией до тех пор, пока решительно все операции с данными, начиная с первичных измерений и формализации изучаемых объектов, не наполнены содержательным смыслом.

Интерпретационная схема — единственное, что в конечном итоге обеспечивает убедительность и теоретико- практическую значимость результатов исследования. Основы интерпретации и объяснения заложены в исследовательской программе. Теперь наша задача, следуя программным целям, — дополнить и уточнить гипотезы, проверить их на материале полученных данных. "Как бы ни была полна и конкретна полученная информация, — пишет Г. С. Батыгин, — она всегда помещается в определенную "систему координат" и выступает в качестве фрагмента более широкой картины, содержание которой — научный и жизненный опыт социолога" [10. С. 180—181].

 

Схема 31

Последовательность стадий анализа данных

Стадии анализа данных

Исследовательские задачи данной стадии анализа

Основные приемы анализа

1                        Выявление аномалий, ошибок и пропусков в исходных данных, коррекция выборки, описание простых распределений

 

 

 Качественное осмысление

сгруппированных данных; использование приемов описательной статистики; расчеты

средних тенденций, вариаций, асимметрии

2-3            Уплотнение исходной информации и ее описание в зарегистрированных показателях с тем, чтобы избавиться от излишней детализации, избежать ошибок последующего анализа вследствие "провалов" в исходных распределениях, повысить уровень обобщения

Приемы укрупнения исходных шкал, логические комбинации частных признаков, построение индексов, эмпирическая и теоретическая типологизация, факторный анализ

 

 

2-3 Выявление прямых и косвенных связей, интерпретация и объяснение основных

зависимостей и свойств изучаемых явлений, проверка, главных и второстепенных

гипотез исследования

Построение двухмерных, многомерных таблиц, расчет

корреляций, регрессий, энтропии и ассоциации распределений, использование корреляционных графов детерминационных моделей

4                     Прогноз изучаемых процессов и явлений на основе объяснительных гипотез

 

 

Приемы мысленного и, если возможно, натурного экспериментирования, повторные и

сравнительные исследования, контрольные опросы экспертов для проверки итоговых выводов, моделирование динамических процессов

 

Построение интерпретационных моделей — сугубо творческая, неформализуемая операция. Здесь лидируют знания, теоретическая подготовка, практический опыт, лексика, интуиция, гражданская ответственность исследователя. Мы можем заключить: "установлена такая-то связь или закономерность", но мы можем сказать, что подтверждены ранее установленные факты и найдено объяснение тому, что ранее казалось противоречивым;

мы можем написать, что выявленные связи имеют место при определенных условиях и в определенной ситуации, а можем и не сделать такой оговорки; сошлемся на другие данные, подкрепляющие нашу объяснительную схему, либо умышленно или по незнанию игнорируем их; сформулируем социальную проблему или не обратим на нее внимания; призовем к действиям или ограничимся констатацией фактов...

В каждом из нюансов интерпретации и в итоговых объяснениях данных проявляется целостная личность исследователя. Он выступает не в роли узкого профессионала, функционирующей электронно-вычислительной машины, но как теоретик и практик, как ученый и гражданин, общекультурный кругозор которого сочетается с богатством ассоциаций и активной гражданской позицией.

Практические советы

1. Приступая к анализу данных, будем строго придерживаться программных гипотез, избегая двух крайностей: поспешных заключений относительно их подтверждения, если факты "укладываются" в гипотезу, но вместе с тем соблазна увлечься самим процессом анализа как таковым, что нередко уводит в сторону от целевой ориентации исследования.

2. Первоначальные группировки и классификации разумнее всего производить, исходя из элементарных описательных гипотез, а последующие — предварять уточняющими и интерпретационными предположениями, продвигаясь к объяснительным. Чем дальше мы углубляемся в анализ данных, тем большее значение приобретают объяснительные гипотезы, непосредственно связанные с программными задачами исследования.

3. Если гипотезы нетривиальны, особое внимание следует уделять заключениям, которые с ними, не согласуются. В результате перепроверок, использования различных приемов анализа мы вводим ограничения, уточнения исходных гипотез и обнаруживаем либо их справедливость, либо уверенное опровержение, что побуждает выдвинуть новые гипотезы и осуществить их последовательную проверку.

4. Не следует смешивать уточнение и интерпретацию данных с их объяснением. Последнее является главной задачей анализа, позволяет установить причинные зависимости, истолковать найденные связи в понятиях более общих тенденций и закономерностей, дает основание для прогноза и, следовательно, для перехода к обоснованию практических решений социальных проблем.

5. При использовании стратегии качественного анализа данных (о чем см. ниже — гл.VI) будем помнить, что не следует бросаться из одной крайности в другую. Количественный анализ и качественное осмысление массовой статистики под углом зрения исследовательских гипотез не менее ценны, чем всесторонняя интерпретация статистически непредставительных данных. В одном случае мы приобретаем определенное знание о частных фрагментах социальной реальности, в другом — выявляем смыслы фактов и явлений без гарантий их типичности, распространенности в широком "социальном пространстве". Понимая эти особенности двух разных стратегий, мы должны комбинировать их в зависимости от целевой установки исследования. Хорошо сказано: "дискуссия о преимуществах качественной методологии и недостатках количественной — это призрачное противостояние" [62, С. 32].

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 |