§ 1. процедуры социологического исследования

§ 1. процедуры социологического исследования

Основные понятия. Проведение конкретно-социологических (эмпирических) исследований требует от социолога знания методологии, процедур и техники подобных исследований. Определим каждый из трех терминов, поскольку довольно часто термин «методика» употребляется для всех трех.

Методологию можно определить как принципы организации исследования, на основе которых отбираются процедура и техника исследования. Сюда относятся как философская позиция исследователя, так и конкретные формы планирования и организации исследования. Выбранная методология влияет на результаты исследования на разных его этапах, на разработку конкретных технических приемов.

Под процедурой понимается логическая сеть последовательных операции или действий при проведении исследования. Эмпирическое исследование предполагает использование строгих, четко определенных рабочих приемов, которые можно применить в аналогичных условиях к данной проблеме.

Техника исследования—это специальные операции сбора и обработки первичной информации. Существует множество технических приемов и их комбинаций, основные из которых будут рассмотрены ниже. Технические приемы отвечают на вопрос «как?» Технические приемы—это только инструменты, используемые для достижения цели по определенному методу. В социальных науках количество технических приемов ограничено, и многие из них являются общими для большинства этих наук.

Разработка программы исследования. Основой для проведения любого эмпирического исследования, в том числе и конкретно-социологического, является разработка программы исследования. При разработке программы можно выделить пять основных этапов. Более подробно об этом можно судить по схеме (см. схему).

Схема конкретно-социологического исследования.

Этап 1. Определение основной цели и задач исследования. Под целью и задачами исследования понимается общее содержательное определение предмета исследований, общая постановка задачи в рамках данного исследованиям постановка ряда конкретных задач, отражающих специфику исследуемого контингента (школьники, студенты, рабочие, предприниматели, политики и т.д.).

На этом же этапе определяются методологические предпосылки, объект и предмет исследования, описываются основные гипотезы и область всевозможного применения конечных результатов.

Очень важно точно и полностью определить объект и предмет исследования на основе выбранных методологических принципов и результатов ранее проведенных исследований.

Проблемы, отобранные в качестве изучаемых, должны иметь предварительный ответ еще до завершения исследования. Для этого и разрабатываются гипотезы, основанные на изучении существующей принятой теории и полученных ранее другими исследователями практических результатов. Гипотезы должны составлять иерархическую систему по степени обобщения. На основе гипотез с высокой степенью обобщения следует строить гипотезы с меньшим уровнем обобщения и т.д.

На первом этапе разработки программы составляется также его технико-экономическое обоснование (ТЭО), в котором должны быть даны предварительные оценки временных и финансовых трудозатрат.

ТЭО составляется по следующей форме:

Этап 2. Разработка исследовательских гипотез. Этот этап является одним из важнейших при проведении конкретно-социологического исследования. На основе уже проведенных научных исследований по изучаемой проблеме и собственного опыта исследователь дает предварительное объяснение проблемы и выдвигает гипотезы. Гипотезы теоретически обосновывают исследуемую проблему, а в итоге исследования либо подтверждают их, либо отвергают.

Гипотезы носят вероятностный характер. Функции гипотез состоят в получении новых научных высказываний и суждений. Гипотезы могут быть основными и частными, главными и побочными и т. д. Выработанные до проведения эмпирического исследования, гипотезы называются рабочими.

Рабочие гипотезы должны быть непосредственно связаны с исследуемой проблемой, научно обоснованы с максимальной степенью вероятности подтверждения и возможностью эмпирической проверки в ходе исследования. Целесообразно выделить центральную гипотезу, придав ей системе образу ющую функцию для остальных рабочих гипотез. С этапом разработки исследовательских гипотез тесно связана репрезентативность конечных выводов, достичь которой можно лишь при точно и ясно разработанных гипотезах.

Проиллюстрируем вышеизложенное на примере исследования, проведенного в НИИКСИ Санкт-Петербургского университета по теме «Формирование и развитие образа жизни учащейся молодежи крупного города».

Объектом исследования являлись учащиеся школ, профтехучилищ и студенты вузов. Предметом исследования—целостный процесс формирования и развития образа жизни учащейся молодежи.

Были определены основные понятия: «образ жизни учащейся молодежи», «социальная зрелость личности», «досуг», «художественная культура молодежи», «общение», «коллектив», «мировоззрение».

Рабочие гипотезы:

1. Трудовая (учебная) деятельность является объективно ведущим фактором формирования личности и ее образа жизни.

2. Высокий уровень трудовой активности тесно связан с показателями профессиональной ориентации личности.

3. Социально-демографические характеристики влияют на степень трудовой (учебной) активности в меньшей степени, чем социально-культурные характеристики личности учащегося.

4. Чем выше уровень трудовой активности, тем выше уровень социальной зрелости личности.

При помощи центральной гипотезы определяется первая из рабочих, поскольку все исследования, посвященные проблемам образа жизни, качества жизни человека, так или иначе выявляли этот фактор.

Этап 3. Отбор и конструирование эмпирико-аналитических процедур. Исходя из целей исследования на этом этапе отбираются или конструируются конкретные процедуры сбора исходной (первичной) информации, проводится пилотажное исследование.

В прикладной социологии существует целый набор апробированных специальных методов сбора первичной информации. К основным из них относятся: анкетный опрос, интервьюирование (формализованное и неформализованное), анализ объективных данных, метод экспертных оценок, метод свободных характеристик, тестирование и некоторые другие. Наиболее используемыми и позволяющими охватить большой спектр проблем и репрезентативное число респондентов являются анкетный опрос и интервьюирование. Рассмотрим эти методы подробнее.

Методы сбора первичной информации. При разработке форм документов для сбора первичной информации необходимо представлять структуру таблиц с итоговыми данными, которые социолог будет использовать при анализе результатов исследования.

Анкетный опрос позволяет охватить большой контингент людей в сравнительно короткие сроки, не требует повторного контакта с респондентами (если исследованием не предусмотрено лонгитюдное наблюдение).

Хорошие результаты дает применение метода интервью. Этот метод, основанный на непосредственном контакте исследователя и респондента, позволяет затронуть и осветить самые тонкие детали исследуемой проблемы, выявить скрытые связи и закономерности без привлечения сложного аппарата статистических расчетов. В процессе интервью можно уточнить ответы испытуемого. Применение этого метода позволяет сократить трудовые затраты на подготовку самого инструментария. В то же время у метода интервью имеются определенные недостатки. Так, сам процесс интервьюирования отнимает много времени, поэтому трудно набрать представительную выборку.

Пилотажное исследование имеет целью проверку надежности инструментария, предложенного для сбора информации и отработки процедур при организации массового опроса всей выборочной совокупности. Пилотажное исследование позволяет также повысить качество опросных документов, проверить их релевантность, объективность, доступность, провести хронометраж заполнения.

Для проведения пилотажа обычно использовались небольшие группы респондентов (от 30 до 50 человек). Кроме того, пилотажное исследование помогает определить отношение респондентов к подобного рода опросам, отработать перечень вопросов по полноте, адекватности, отношению к открытым и закрытым вопросам и т. п., определить наиболее эффективное время и место.

Статистические процедуры. Статистическая процедура включает в себя теоретические и технические приемы сбора и обработки больших массивов информации. Главная ее цель— получение достоверных заключений на множестве несогласованных данных. Собственно статистические процедуры оуще-ствляются на этапе 4 социологического исследования.

Этап 4. Сбор и обработка первичной социологической информации. Получаемую входе конкретного социологического исследования информацию можно разделить на два блока.

Объективная информация—это информация, собранная по статистической отчетности за прошлые временные интервалы, показатели оценок реальных процессов деятельности исследуемого объекта и его состояния на момент исследования, изучение влияний.

Субгективная информация—информация, оценивающая мнения респондентов о предмете исследования, их установки, ценностные ориентации.

Техника сбора информации по каждому блоку имеет свою специфику. Если для первого блока это, в основном, анализ статистической отчетности и документов, то для второго—опрос и наблюдение по сконструированным процедурам.

Остановимся подробнее на технике сбора информации по второму блоку.

Во втором блоке выделяются две группы процедур: процедуры для исследования индивидов и процедуры исследования групп.

Многие наши знания и суждения в очень большой степени основаны на выборочных данных. Это справедливо как для повседневной жизни, так и для научных исследований. Чтобы определить состав крови конкретного человека, вовсе не обязательно выкачивать из него всю кровь, достаточно взять несколько капель. Это, правда, относится к однородным объектам (вода, воздух и т.п.). К сожалению, объекты исследования социологов (и не только социологов) не обладают этим свойством. Поэтому социологи используют математические методы выборочного исследования, которое определим как учение о вероятностной оценке данных, получаемых в результате выборочного статистического наблюдения или эксперимента.

Основные преимущества выборочного метода по сравнению со сплошным обследованием—снижение трудозатрат и стоимости; сокращение времени обследования; большая достоверность; шире сфера применения.

Выборочные обследования можно условно разделить на два вида: 1) описательные; 2) аналитические.1

Цель описательного обследования состоит в том, чтобы получить сведения о некоторых больших группах, например, переписи населения. При аналитическом обследовании сравниваются различные подгруппы выборочной совокупности для того, чтобы установить, существуют ли между ними такие различия, которые позволили бы принять или отвергнуть выдвинутые гипотезы.

Четкой границы между двумя этими видами выборочного метода провести нельзя. Полученные данные часто пригодны для обеих целей.

Введем некоторые определения.

Генеральная с ов окупно сть N (иногда употребляют термин «обследуемая совокупность»)—множество всех элементов, которые, согласно выдвинутым гипотезам, являются предметом исследования.

Выборка (или «изучаемая совокупность») — подмножество элементов, которые избираются для эмпирического обследования (анкетного опроса, интервьюирования и т.д.)

Единицы отбора (единицы наблюдения—J)—множество частей, составляющих генеральную совокупность. Единицы отбора не должны перекрывать друг друга.

Полный сбор данных охватывает генеральную совокупность, частичный—выборку.

Выборочные методы—технология для определения выборки.

Репрезентативность выборки—характеристика выборки при которой она представляет собой выдержанную по масштабу уменьшенную модель генеральной совокупности.

Погрешности выборки—отклонения между характеристиками генеральной совокупности и выборки.

Планирование эмпирического исследования. Планируя эмпирическое исследование, на этапе расчета выборочной совокупности следует обратить внимание на следующие проблемы:

1. Надо соотносить все расчеты с целью и задачами исследования. Все собираемые данные должны соответствовать цели исследования, но и никакие важные данные нельзя упустить;

2. Надо определить желательную степень точности результаты (погрешность выборки).

Расчет выборки. При рассчете выборки учитываются определенные свойства единиц совокупности, которые называются характеристиками или просто признаками генеральной совокупности.

Обозначим численные значения какого-либо признака генеральной совокупности (N) через Y, Y1 .. .Yn, или, в общем виде, Yi(i-1,2,3….n).

При рассчетах объема выборки наиболее часто используются следующие характеристики:

Доля единиц, попадающих в некоторую определенную группу (например, доля студентов, владеющих английским языком, отличников и т.п.), с р едне е значение (например, средний возраст, средний балл на экзаменах, средний доходи т.п.):

 - для генеральной совокупности,

 - для выборочной совокупности.

Суммарное значение:

 - для генеральной совокупности,

 - для выборочной совокупности.

Отношение двух суммарных или средних значений (например, отношение дохода к числу членов семьи):

Каждый честный исследователь, применяющий методы выборочного статистического наблюдения, всегда стремится к тому, чтобы повысить точность результатов своей работы, т. е.

уменьшить случайную ошибку выборки и, таким образом, иметь возможность с большей вероятностью указать меньшие пределы, в которых может находится неизвестная характеристика (так называемый доверительный интервал).

Современная методика выборочного статистического наблюдения располагает для этого рядом средств. Самое важное из них—расслоение, или стратификация, генеральной совокупности перед отбором из нее единиц наблюдения. Слои (стр а ты) создаются таким образом, чтобы они представляли собой однородные по какому-либо признаку группы единиц со случайной вариацией значений этого признака. Тем самым исследователь уменьшает погрешность и делает результаты своего исследования более репрезентативными.

Другой способ—организация серийного или «гнездового» отбора. В этом случае легче организовать отбор и изучение нескольких десятков серий или групп единиц, чем сотен отдельных единиц. Но организационные выгоды могут быть перекрыты потерей точности полученных результатов, так как в отобранных сериях может проявиться внутригрупповая корреляция и тогда ошибка серийного отбора может оказаться больше ошибки простой случайности выборки.

Вопросы организации выборочного наблюдения и статистическая обработка полученных результатов тесно связаны друг с другом, а также с пониманием сущности реальных внутренних процессов в изучаемых явлениях.

Для успешной работы на данном этапе исследователь должен владеть основами теории вероятности и математической статистики (средние значения, средние квадратичные отклонения, нормальное, биноминальное и полиноминальное распределения, доверительные границы, линейная регрессия, дисперсионный, корреляционный и регрессионный анализ).

Типы выборок. Рассмотрим теперь основные типы выборок:2 1) простой случайный отбор; 2) районированный (типический) случайный отбор; 3) систематический отбор.

Простой случайный отбор. Пусть генеральная совокупность содержит некоторое конечное число N единиц.Если эти единицы различны между собой, то число различных выборок объема п, которые могут быть извлечены из N единиц, определяется комбинаторной формулой:

Например, если генеральная совокупность содержит пять единиц, обозначаемых А, В, С, D и Е, то существует десять различных выборок объема 3:

АВС ABD ABE ACD АСЕ

ADE BCD ВСЕ BDE CDE.

Простым случайным отбором называется способ извлечения п единиц из N, при котором каждая из С выборок имеет равную вероятность быть отобранной. Иногда этот способ отбора называют простым случайным отбором. Здесь термин «случайный» употребляется как синоним термина «равновероятный».

На практике простую случайную выборку получают отбирая последовательно единицу за единицей. Единицы в генеральной совокупности нумеруются числами от 1 до N, затем выбирается последовательность п случайных чисел, заключенных между 1 и N. Эту последовательность можно выбирать либо пользуясь таблицей случайных чисел, либо с помощью барабана с пронумерованными карточками. В этом случае равную вероятность быть отобранным имеют все С возможных выборок.

Отбор может быть как бесповторным, так и повторным, т. е. карточки либо не возвращаются в барабан, либо возвращаются.

При использовании таблицы случайных чисел вычеркиваются или оставляются отобранные числа. Чаще пользуются бесповторным отборам, например, при телефонных, почтовых опросах и т.п.

Отобрав для работы какой-либо тип выборки, мы должны оценить стандартные ошибки по выборке. Эта процедура преследует три цели:

1. Сравнение точности, которую дает принятая для работы выборка, с точностью других способов отбора.

2. Оценка объема выборки, необходимого для данного исследования.

3. Оценка точности, которой возможно достигнуть в проводимом исследовании.

Приведем основные формулы для расчетов. В них входит понятие дисперсии а. Как привило, для генеральной совокупности она заранее неизвестна, но ее можно оценить по данным выборки:

Отклонение средних значений выборки от среднего значения генеральной совокупности при предположении нормального распределения можно оценить по формуле:

,

здесь t—квантиль нормального распределения, соответствующий желательной вероятности. На практике пользуются следующими значениями t:

Доверительная вероятность (в \%) 50 80 90 95 99

 Значение t 0,67 1,28 1,64 1,96 2,58

Тогда нижняя и верхняя доверительные границы имеют вид

для среднего значения: Для выборки:

для суммарного значения:

Если объем выборки меньше 60 единиц, то процентные значения квантиля можно взять из таблиц t-распределения Стьюдента с (n — 1) степенями свободы. Эти таблицы есть во всех статистических справочниках.

Полное соответствие t-распределения имеет место в случае, когда сами наблюдения у распределены нормально и N стремится к бесконечности.

Следующий шаг—определение объема выборки. Здесь, в первую очередь, следует сформулировать ряд требований к выборке. Данные требования вытекают из разработанных гипотез и ожидаемых конечных результатов. Это—определение желаемой доверительной вероятности (как правило, 0,95, реже 0,99), способ отбора и некоторые другие. Если мы хотим дифференцировать выводы исследования по некоторым подгруппам выборки, то желательные доверительные вероятности должны быть заданы для каждой подгруппы.

На этом этапе важно также сопоставить полученное значение п с ресурсами, выделенными для проведения данного социологического исследования (тираж анкет или интервью, необходимое количество анкетеров, транспортные расходы и т.д.).

Районированный (типический) случайный отбор. Основой этого способа выборки является деление изучаемой генеральной совокупности на типические группы с целью сокращения вариации признака и выделения типов явлений.

При районировании генеральная совокупность (N) сначала подразделяется на подсовокупности, состоящие соответственно из ni . • • Ni... nm единиц. Они не содержат общих единиц и исчерпывают всю генеральную совокупность:

Такие подсовокупности называются слоями. Поэтому этот вид отбора иногда называют расслоенным случайным отбором. Районированный отбор применяется в случаях: необходимости получения с определенной точностью данных о подгруппах выборочной совокупности; наличия в каких-либо регионах исполнителей, когда разбиение на подгруппы диктуется задачами исследования; неоднородности генеральной совокупности, требующей разбивки ее над подгруппы.

Систематический отбор. Предположим, что все N единиц генеральной совокупности пронумерованы от 1 до N в некотором порядке. Для получения выборки объемом в п единиц сначала случайным образом отбирается какая-либо из первых k единиц совокупности, а после этого — каждая k-я единица.

Например, если k = 10 и первой извлеченной оказалась единица с номером 7, то следующими будут отобраны единицы с номерами 17, 27, 37, 47 и т. д. Извлечение первой единицы определяет всю выборку. Такая выборка называется систематической выборкой каждой k-й единицы.

Преимущества этого способа отбора:

1. Доступность выбора единиц наблюдения и сохранения правил отбора. Экономия времени.

2. Большая точность по сравнению со случайным отбором. При этом способе происходит как бы автоматическое расслоение совокупности, но систематическая выборка распределена по генеральной совокупности более равномерно, что делает ее часто более точной, чем районированная.

Анализ результатов. Анализ результатов составляет содержание этапа 5 конкретно-социологическогоо исследования.

Этап 5. Анализ и интерпретация результатов исследований. Это последний этап, на котором проводится аналитическая работа. Вся информация, полученная из разных

источников (данные ЭВМ, статистическая отчетность и т.д.) пропускается через структурную модель в соответствии с задачами и гипотезами исследования, изложенными в программе.

Получив исходный (первичный) массив информации (опросные документы, числовые показатели и др.) социолог должен свести их в информационные таблицы, провести на них ряд расчетов и получить аналитические таблицы. Основная задача данного этапа—получение статистических оценочных показателей, позволяющих провести сравнение различных подгрупп выборки (частичных совокупностей) и на основе их анализа сделать достоверные выводы.

Для решения данных задач используется аппарат математической статистики. Указанный аппарат широко разработан для различных целей во многих сферах науки и техники. Рассмотрим основные статистические показатели, которыми пользуются социологи.

Единица наблюдения—это индивид, предмет или явление, относительно которого собираются данные при наблюдении. Выбирая единицы наблюдения, необходимо определить те свойства, признаки или сведения, о которых должна быть собрана информация.

Признаки, отмечаемые при наблюдении, можно разделить на два вида:

1. Общие признаки, необходимые для установления однородности массива единиц.

2. Основные признаки, составляющие главную цель исследования.

Здесь нужно отметить, что достижение полной однородности единиц наблюдения является неосуществимым, а основные признаки определяются в зависимости от цели и задач исследования. Основные признаки отбираются очень тщательно, и число их должно быть ограничено. Одновременное изучение большого числа основных признаков довольно сложный процесс, так как различные статистические характеристики, работающие при одновременном изучении немногих признаков, утрачивают ясность и смысл при большом числе признаков.

Как общие, так и основные признаки могут быть качественными и количественными. Качественные признаки не поддаются измерению, тогда как количественные могут быть измерены, т. е. выражены при помощи чисел.

В результате первичной систематической обработки матеиала подсчитывается число единиц наблюдения, обладающих конкретным значением того или иного признака. Получаем простое распределение признаков, или вариационные ряды.

Например:

Вопрос номер___

Статистические показатели. Вариация признака может быть дискретной, непрерывной или атрибутивной. Дискретной вариацией признака называется вариация, при которой отдельные значения признака отличаются друг от друга на некоторую конечную величину (обычно целое число). Например, оценка на экзамене, число членов в семье, уровень образования и т.п.

Непрерывной называется вариация, при которой значения признака могут отличаться друг от друга на сколь угодно малую величину. Например, возраст, доход и пр.

При непрерывной вариации распределение признака задается по интервалам, т. е. частоты относятся уже не к отдельному значению признака, как в дискретной вариации, а ко всему интервалу.

В интервальных вариационных рядах в каждом интервале есть верхняя и нижняя границы. Разность между ними является величиной интервала. В начале интервального вариационного ряда могут быть открытые интервалы, т. е. имеющие одну границу.

В интервалы можно объединять и дискретные признаки. Атрибутивной называют вариацию качественных признаков. Например, варианты суждений, мнений, специальность и др. Если при атрибутивной вариации признак принимает только два взаимоисключающих друг друга значения, то вариация называется альтернативной. Например: «пол», «да»—«нет», «легко»—«трудно» и т.п.

Основные статистические характеристики вариационных рядов. Средние величины—обобщающая количественная характеристика совокупности однотипных явлений по варьирующему признаку. В математической статистике различают несколько видов средних величин: средняя арифметическая, средняя геометрическая, средняя гармоническая и др.3

Средняя имеет смысл только для однородных совокупностей.

Среднее вычисляют по несгруппированным данным—простая средняя, и по сгруппированным данным—взвешенная средняя.

Медиана (Me) — описательная характеристика вариационного ряда, то значение признака, которое приходится на середину упорядоченного ряда.

Мода (Мо)—это вариант, наиболее часто встречающийся в вариационном ряду. В дискретных и интервальных рядах мода определяется по частотам вариантов и соответствует варианту с наибольшей частотой.

Медиана и мода называются непараметрическими средними значениями.

Перечисленные выше характеристики определяют вариационный ряд одним числом и не отражают вариацию, т. е. изменчивость признака. Для ее измерения применяются другие статистические характеристики.

Вариационный размах R, или широта распределения,—это разность между крайними значениями вариационного ряда.

Среднее линейное отклонение (СЛО)—среднее арифметическое из абсолютных значений отклонений вариантов от средней:

 невзвешенное,

 взвешенное.

Средний квадрат отклонения (дисперсия s 2)

Дисперсия—мера колеблемости признака.

дисперсия невзвешенная,

дисперсия взвешенная.

Среднее квадратическое отклонение (СКО). Среднее квадратическое, или стандартное, отклонение представляет собой квадратный корень из дисперсии.

 СКО невзвешенное,

 CKO взвешенное.

Коэффициент вариации (V). Коэффициент вариации характеризует степень колеблемости вариационного ряда и представляет собой отношение вариационного размаха, СЛО или СКО к средней, выраженное в процентах

 - коэффициент осциляции,

 - коэффициент вариации по СЛО,

 коэффициент вариации по СКО.

Для сравнения величины рассеивания двух или более различных признаков в одной и той же совокупности, а также признака в разных совокупностях с различными средними наиболее пригоден коэффициент вариации по СКО (V„). Коэффициент вариации имеет смысл только при сравнении признаков, принимающих положительные значения.

Вариационные ряды графически могут быть изображены в виде полигона, гистограммы, кумуляты, кривой Лоренца. Наиболее популярными и наглядными являются полигон распределения (многоугольник распределения) и гистограмма. Полигон распределения строится в прямоугольной системе координат. Величины признака (варианты) откладываются на оси абсцисс, частоты—на оси ординат. Точки, соответствующие частотам, соединяются прямыми линиями. Чаще всего полигоны распределения применяются для изображения дискретных вариационных рядов.

Гистограмма распределения строится так же, как и полигон, но на оси абсцисс откладываются не точки, а отрезки, изображающие интервал, а вместо ординат, соответствующих частотам отдельных вариантов, строят прямоугольники с высотой, пропорциональной частотам интервала. Этот способ изображения основан на допущении, что в пределах интервалов частоты расположены равномерно.

При выборе соотношения между масштабами на осях абсцисс и ординат при построении графиков целесообразно руководствоваться так называемым правилом «золотого сечения», выработанным практикой. График должен быть расположен в прямоугольнике, в котором высота графика будет относится к его ширине примерно как 5:8.

Ошибки выборки. При проведении эмпирических исследований практически нельзя избежать ошибок. Они появляются на всех этапах исследования и особенно характерны для этапа сбора и обработки информации.

Различают следующие виды ошибок:

1. Промахи, т.е. ошибки, являющиеся результатом небрежности или нечеткости в работе.

2. Систематические ошибки, которые при данных условиях исследования имеют вполне определенное постоянное значение.

3. Случайные ошибки, являющиеся результатом взаимодействия большого числа незначительных в отдельности факторов и имеющие в каждом отдельном случае различные значения. Случайные ошибки укладываются в нормальное распределение.

В математической статистике разработаны методы, оценки средней ошибки сводного результата измерения.

Каждое конкретное измерение дает, как правило, приближенное значение его величины, истинное значение которой (А) нам неизвестно. Ошибки измерения представляют разность между результатом измерения величины (х) и истинным его значением (А), т. е. ошибка = х — А. Тогда точность измерения можно вычислить по формуле:

,

где

п—число измерений (объем выборки),

xi—численное значение отдельных измерений,

х—среднее арифметическое из результатов измерений.

Приняв за меру точности среднюю квадратическую ошибку сводного результата измерений, ее вычисляют по формуле:

Смысл доверительной вероятности (Р) заключается в следующем: пусть Р = 0,05. Это значит, что в предположении того, что нулевая гипотеза верна, значение статистики не меньше, чем наблюдаемое, можно ожидать около пяти раз на каждые сто наблюдений:

В этом промежутке заключается среднее значение генеральной совокупности .со с вероятностью 0,95, т. е. примерно в 95 случаях из 100. Подобным же образом определяются доверительные границы при других уровнях значимости.4

Рассчитанное таким образом значение х называют доверительными границами для среднего значения генеральной совокупности при 5\%-ом уровне значимости.

Критерии значимости применяются для определения того, будут ли рассчитанные для двух или более частичных сово-купностей статистические показатели (средние значения, дисперсии, коэффициенты корреляции и т. д.) отличаться соответственно друг от друга или от других выбранных значений более, чем можно было бы ожидать в связи со случайными колебаниями в частичных совокупностях.

Применяя статистические методы при обработке первичной социальной информации следует остерегаться ошибочного заключения, состоящего в том, что если какая-либо гипотеза принята или отклонена на основе математической статистики, то это придает данному факту достоверность математической истины. Социолог должен помнить, что математическая статистика всего лишь средство (инструмент) научного и практического социального исследования, позволяющее путем обработки больших массивов информации на том или ином уровне достоверности определять по уже вычисленным показателям, другие, недоступные непосредственному наблюдению, делать прогнозы социальных явлений.

Примечания

1 Кокрен У. Методы выборочного исследования. М., 1976.

2 Там же.

3 Венецкий И.Г. Вариационные ряды и их характеристики. М., 1970.

4 Митропольский А.К. Техника статистических вычислений. М., 1971.

5 Процесс социального исследования / Ред. пер. с нем. Ю.Е.Волков. М.,1975.

6 Рабочая книга социолога / Под ред. Г. В. Осипова. М., 1983.

7 Суходольский Г.В. Основы математической статистики для психологов. Л.,1972.