Помощь по Теле2, тарифы, вопросы

Методология

анализа данных

в социологии

(введение)

Учебник для вузов

2-е издание, исправленное

NOTE BENE

Москва

Институт "Открытое общество "

Учебная литература по гуманитарным и социальным дис­циплинам для высшей школы и средних специальных учебных заведений готовится и издается при содействии Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) в рамках программы "Высшее образование". Взгляды и подходы автора не обязательно совпадают с позицией программы. В особо спорных случаях альтер­нативная точка зрения отражается в предисловиях и пос­лесловиях.

Редакционный совет: В. И. Бахмин, Я. М. Бергер, Е. Ю. Гениева, Г. Г. Дилигенский, В. Д. Шадриков

Рецензенты: д-р филос. наук, проф. Батыгин Г. С.,

д-р ист. наук, проф. Дахин В. Н.

Татарова Г.Г.

Методология анализа данных в социологии (введение) /Учеб­ник для вузов. - М.: NOTA BENE, 1999. - 224 с.

Учебник последовательно погружает студентов в проблематику методологии анализа данных в социологии и формирует целостное представление о работе с эмпирическим материалом. В нем вводится понятийный аппарат анализа данных; описываются типы информа­ции, с которой работает социолог; приводятся основные приёмы из­мерения; излагаются логика и методы анализа данных. Особое вни­мание уделено использованию в социологических исследованиях восходящей и нисходящей стратегии анализа данных, типологичес­кого анализа.

ISBN 5-8188-0005-9

© Институт «Открытое общество», 1999

© Г. Г. Татарова, 1999

Предисловие

для студентов

Книга для вас, если вы увлеклись удивительной наукой под названием «Социология» . Прослушав такие курсы, как «Введение в социологию», «История социологии», «Методы сбора информа­ции в социологии», вы имеете представление о сложности и много­образии подходов к изучению социальной реальности и понимаете: чтобы стать профессиональным социологом, необходимо освоить множество различных приемов, способов, методов социологичес­кого исследования. В этом в какой-то мере вам помогут и мои «Лек­ ции» (позволю себе так называть книгу, ибо она родилась в процес­се чтения курсов лекций и многолетней работы со студентами).

Вы получите представление о мире информации, с которой работает социолог, узнаете, откуда она берется и в каких формах существует, как измеряется и как анализируется. Для освоения материала нет необходимости в специальной подготовке по мате­матике, но после этой книги, смею надеяться, вам захочется обра­титься к ней.

Чему же вы научитесь в процессе освоения этой книги? Конеч­но же, немногому, ведь это только введение в проблематику. Не столько тому, как надо делать, сколько тому, как не надо делать. Четко однозначных ответов на многие вопросы в социологии не существует. Одновременно это хорошо и плохо, легко и трудно. Естественно, было бы лучше (хотя бы потому, что так учат в шко­ле), если для решения некоторой социологической «задачки» су­ществовал бы вполне определенный метод, способ ее решения. Тогда, поняв постановку всевозможных задачек и освоив методы их реше­ния, можно было бы считать себя профессионалом.

В социологии нет задач (таких, как это понимается в школе), а есть проблемы, гипотезы. При этом - огромное количество мето­дов, приемов, способов решения проблем и проверки гипотез. Ес­тественно, освоить их нелегко. Поэтому мы будем рассматривать только некоторые из этих средств, основополагающих с точки зре­ния очередного скачка в росте вашего профессионализма.

В процессе прочтения книги вы найдете ответы на следующие вопросы:

Что есть свойство социального объекта? Как строить мо­дель его изучения?

Чем отличаются различные типы эмпирических данных в социологии?

Какие проблемы и приемы измерения существуют в соци­ологии?

Зачем социологу нужна математика?

Что значит изучить «поведение» отдельно взятого эмпири­ческого индикатора и совместное «поведение» эмпирических ин­дикаторов?

Что такое «связь» и «взаимосвязь»? Почему связь понимаeтся по-разному?

Что такое восходящая и нисходящая стратегии анализа дан­ных?

Что такое типологический, факторный, причинный анализы?

Учебник последовательно погружает студентов в проблематику методологии анализа данных в социологии и формирует целостное представление о работе с эмпирическим материалом. В нем вводится понятийный аппарат анализа данных; описываются типы информации, с которой работает социолог, приводятся основные приемы измерения; излагаются логика и методы анализа данных. Особое внимание уделено использованию в социологических исследованиях восходящей и нисходящей стратегии анализа данных, типологического анализа.
Рекомендован Министерством общего и профобразования Российской Федерации в качестве учебника для студентов высших учебных заведений.

Книга для вас, если вы увлеклись удивительной наукой под названием «Социология». Прослушав такие курсы, как «Введение в социологию», «История социологии», «Методы сбора информации в социологии», вы имеете представление о сложности и многообразии подходов к изучению социальной реальности и понимаете: чтобы стать профессиональным социологом, необходимо освоить множество различных приемов, способов, методов социологического исследования. В этом в какой-то мере вам помогут и мои «Лекции» (позволю себе так называть книгу, ибо она родилась в процессе чтения курсов лекций и многолетней работы со студентами).

Вы получите представление о мире информации, с которой работает социолог, узнаете, откуда она берется и в каких формах существует, как измеряется и как анализируется. Для освоения материала нет необходимости в специальной подготовке по математике, но после этой книги, смею надеяться, вам захочется обратиться к ней.

Чему же вы научитесь в процессе освоения этой книги? Конечно же, немногому, ведь это только введение в проблематику. Не столько тому, как надо делать, сколько тому, как не надо делать. Четко однозначных ответов на многие вопросы в социологии не существует. Одновременно это хорошо и плохо, легко и трудно. Естественно, было бы лучше (хотя бы потому, что так учат в школе), если для решения некоторой социологической «задачки» существовал бы вполне определенный метод, способ ее решения. Тогда, поняв постановку всевозможных задачек и освоив методы их решения, можно было бы считать себя профессионалом.

СОДЕРЖАНИЕ
Глава 1. СТРУКТУРА ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ
1. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных
2. Модель изучения свойства объекта
3. Типы эмпирических данных
Выводы из главы 1
Глава 2. ИЗМЕРЕНИЕ КАК СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ АНАЛИЗА
1. Зачем социологу шкалы? Кодирование как процедура измерения
2. Индексы сбора и анализа данных
3. Некоторые специфические приемы измерения социальной установки
4. Процедура ранжирования
5. Проективные методы
Выводы из главы 2
Глава 3. ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1. С чего начинается анализ?
2. Анализ характера "поведения" признака
3. Анализ взаимосвязи признаков
4. Меры связи, основанные на понятиях статистическая зависимость и детерминация
5. Меры связи: основанные на модели прогноза и ранговые
Выводы из главы 3
Глава 4. НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ
1. Язык анализа данных
2. Логика типологического анализа
Выводы из главы 4
ПРИЛОЖЕНИЕ для преподавателей.

Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Методология анализа данных в социологии, Татарова Г.Г., 1999 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.

1. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных
   Эмпирическая социология. Социологическая информация Многозначность использования терминов (методология, анализ, метод, формализация, операционализация). Понятие о логической и математической формализации. Основания для существования статистического и гуманитарного подходов (традиций, парадигм) в эмпирической социологии.
2. Модель изучения свойства объекта
   Логическая цепочка вопросов: Что изучать? Зачем и для каких целей изучать? Где и при каких условиях изучать? Какими средствами изучать? Понятие модели. Примеры моделей изучения свойств: "материальная обеспеченность" семьи, "политическая активность " студента, "престиж" района. Свойства, переменные, признаки-взаимосвязь понятий.
3. Типы эмпирических данных
   Основания для выделения типов информации. Типы информации: государственная статистика; данные, полученные с помощью анкет "простой " структуры; данные, полученные с помощью анкет "сложной " структуры; данные об использовании бюджета времени; текстовые данные. Источники социологической информации. Объекты анализа. Формы существования информации. Типы информации и цели, ради достижения которых используется тот или иной тип.
   Выводы из главы 1

1. Зачем социологу шкалы? кодирование как процедура измерения
   Что означает измерение? Можно ли измерение отделить от анализа? Поня-тие шкалы. Номинальная, порядковая, "метрическая" шкалы. Измерение как кодиро-вание. Псевдометричность. Фактический и физический тип шкалы. Проблема со-циологического "нуля".
2. Индексы сбора и анализа данных
   Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как состав-ная часть анализа эмпирической информации. Логический квадрат. Логический пря-моугольник. Шкала суммарных оценок. Индексы в бюджетах времени, в государст-венной статистике, в текстовой информации.
3. Некоторые специфические приемы измерения социальной установки
   Шкала Луи Терстоуна. Шкала Эмори Богардуса. Шкалограммный анализ Луи Гуттмана. Сходство и различие шкал Лайкерта и Терстоуна. Сходство и различие шкал Богардуса и Гуттмана.
4. Процедура ранжирования
   Объекты ранжирования. Основание ранжирования. Связанные ранги. Ранжи-рование как составная часть анализа. Ранжирование как прием измерения. Прямое ранжирование. Метод парных сравнений Луи Терстоуна. Свойство транзитивно-сти. Сравнение моделей ранжирования.
5. Проективные методы
   Психосемантический метод как прием измерения и как прием анализа. Семан-тический дифференциал Ч.Осгуда. Метод неоконченных предложений как подход к изучению социальных ожиданий и социальных стереотипов. Тест двадцати "Я" как прием изучения самоидентификации личности.
   Выводы из главы 2

1. С чего начинается анализ?
   Восходящая стратегия анализа и нисходящая стратегия анализа. Различие по-нятий "анализ данных" и "логика анализа" (логическая схема анализа). Первичный анализ как составная часть любой стратегии. Признак. Анализ "поведения" отдель-но взятого признака. Вариационный ряд. Одномерное распределение. Показатели распределения. Абсолютная, относительная и накопленная частоты. Деление на интервалы. Цели % первичного анализа данных. "Язык " анализа распределений.
2. Анализ характера "поведения" признака
   Эмпирическая кривая распределения. Показатели средней тенденции для раз-личных типов шкал. Дескриптивная статистика. Мода. Медиана. Среднее арифме-тическое значение, взвешенное среднее. Меры рассеяния вокруг средних. Дисперсия. Коэффициент вариации как мера однородности. Квартильный размах. Меры каче-ственной вариации. Коэффициент качественной вариации. Среднее геометрическое. Энтропия.
3. Анализ взаимосвязи признаков
   Условное распределение. Совместное "поведение" двух признаков. Таблица со-пряженности. Показатели таблицы сопряженности. Маргинальные частоты. Сравнение структуры условных распределений. Типы задач, решаемых посредством таблиц сопряженности. Типологический синдром, типологическая группа. Зависи-мый - независимый признаки. Направленная - ненаправленная связи. Статистиче-ская зависимость - статистическая независимость. Сильна - слабая связь. Меры связи. Функциональная - корреляционная связь. Линейная - нелинейная связь. Локаль-ные - глобальные меры связи. Непосредственная - опосредованная связь. Истинное - ложное значение меры связи.
4. Меры связи, основанные на понятиях статистическая зависимость и детерминация
   Две логические схемы использования коэффициентов связи. Локальные меры связи для таблиц сопряженности. Коэффициент Юла. Понятие детерминации. Ин-тенсивность и елжость детерминации. Оценки вероятности. Истинное-ложное значение мер связи. Понятие о величине хи-квадрат. Коэффициент взаимной сопря-женности Е.Пирсона. Значимость значений коэффициентов связи. Доверительный интервал.
5. Меры связи: основанныена модели прогноза и ранговые
   Модальные меры Гуттмана. Сравнение распределений посредством меры Л.Гудмена и Е.Краскала. Когда социолог имеет дело с ранжированными рядами? Принцип сравнения ранжированных рядов. Связанные ранги. Коэффициенты ранго-вой корреляции Л.Гудмена и Е.Краскала, Р.Сомерса, М. Дж. Кендалла.
   Выводы из главы 3
   

1. Язык анализа данных
   Элементы логики анализа. Язык анализа как составная часть языка социологи-ческого исследования. Математическая формализация как составная часть логиче-ской. Классы математических методов. Логика использования математических методов, Язык типологического анализа. Язык причинного анализа. Язык факторно-го анализа. Основной и вспомогательные языки анализа. Выбор исследовательской стратегии анализа данных для перехода к математической формализации. Понятие "метаметодика анализа данных".
2. Логика типологического анализа
   Цель проведения Типологического Анализа (ТА). О понятии "тип ". Социальная значимость. Основание типологии. Соотношение между типологизацией и класси-фикацией. Класс. Объекты классификации. Алгоритм классификации. Классифика-ционный признак. Эмпирическая закономерность. Дефиниция ТА. Основные понятия ТА. Типообразую-щий признак. Априорная типология. Объект типологии Этапы проведения типологического анализа.
   Выводы из главы 4

К главе 1
К главе 2
К главе 3
К главе 4

Татарова Г.Г. Методология анализа данных в социологии: (Введение): Учеб. для вузов. - 2-е изд., испр. - М.: Nota Bene, 1999. - 223 с.: ил. - (Прогр. "Высш. образование"). - Библиогр.: с. 216-219.

Учебная литература по гуманитарным и социальным дисциплинам для высшей школы и средних специальных учебных заведений готовится и издается при содействии Института "Открытое общество" (Фонд Сороса) в рамках программы "Высшее образование". Взгляды и подходы автора не обязательно совпадают с позицией программы. В особо спорных случаях альтернативная точка зрения отражается в предисловиях и послесловиях.

ПРЕДИСЛОВИЕ для студентов
(pred1.pdf - 153K)

ПРЕДИСЛОВИЕ для преподавателей
(pred2.pdf - 190K)

ГЛАВА 1. СТРУКТУРА ЭМПИРИЧЕСКИХ ДАННЫХ В СОЦИОЛОГИИ

1. От постулатов эмпирической социологии к методологии анализа данных
Эмпирическая социология. Социологическая информация Многозначность использования терминов (методология, анализ, метод, формализация, операционализация). Понятие о логической и математической формализации. Основания для существования статистического и гуманитарного подходов (традиций, парадигм) в эмпирической социологии.
2.Модель изучения свойства объекта
Логическая цепочка вопросов: Что изучать? Зачем и для каких целей изучать? Где и при каких условиях изучать? Какими средствами изучать? Понятие модели. Примеры моделей изучения свойств: "материальная обеспеченность" семьи, "политическая активность " студента, "престиж" района. Свойства, переменные, признаки-взаимосвязь понятий.
3.Типы эмпирических данных
Основания для выделения типов информации. Типы информации: государственная статистика; данные, полученные с помощью анкет "простой " структуры; данные, полученные с помощью анкет "сложной " структуры; данные об использовании бюджета времени; текстовые данные. Источники социологической информации. Объекты анализа. Формы существования информации. Типы информации и цели, ради достижения которых используется тот или иной тип.
Выводы из главы 1

ГЛАВА 2. ИЗМЕРЕНИЕ КАК СОСТАВНАЯ ЧАСТЬ АНАЛИЗА.

1. Зачем социологу шкалы? кодирование как процедура измерения
Что означает измерение? Можно ли измерение отделить от анализа? Поня-тие шкалы. Номинальная, порядковая, "метрическая" шкалы. Измерение как кодиро-вание. Псевдометричность. Фактический и физический тип шкалы. Проблема со-циологического "нуля".
2. Индексы сбора и анализа данных
Косвенное измерение. Построение индексов как прием измерения и как состав-ная часть анализа эмпирической информации. Логический квадрат. Логический пря-моугольник. Шкала суммарных оценок. Индексы в бюджетах времени, в государст-венной статистике, в текстовой информации.
3. Некоторые специфические приемы измерения социальной установки
Шкала Луи Терстоуна. Шкала Эмори Богардуса. Шкалограммный анализ Луи Гуттмана. Сходство и различие шкал Лайкерта и Терстоуна. Сходство и различие шкал Богардуса и Гуттмана.
4. Процедура ранжирования
Объекты ранжирования. Основание ранжирования. Связанные ранги. Ранжи-рование как составная часть анализа. Ранжирование как прием измерения. Прямое ранжирование. Метод парных сравнений Луи Терстоуна. Свойство транзитивно-сти. Сравнение моделей ранжирования.
5. Проективные методы
Психосемантический метод как прием измерения и как прием анализа. Семан-тический дифференциал Ч.Осгуда. Метод неоконченных предложений как подход к изучению социальных ожиданий и социальных стереотипов. Тест двадцати "Я" как прием изучения самоидентификации личности.
Выводы из главы 2

ГЛАВА 3. ВОСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

1. С чего начинается анализ?
Восходящая стратегия анализа и нисходящая стратегия анализа. Различие по-нятий "анализ данных" и "логика анализа" (логическая схема анализа). Первичный анализ как составная часть любой стратегии. Признак. Анализ "поведения" отдель-но взятого признака. Вариационный ряд. Одномерное распределение. Показатели распределения. Абсолютная, относительная и накопленная частоты. Деление на интервалы. Цели % первичного анализа данных. "Язык " анализа распределений.
2. Анализ характера "поведения" признака
Эмпирическая кривая распределения. Показатели средней тенденции для раз-личных типов шкал. Дескриптивная статистика. Мода. Медиана. Среднее арифме-тическое значение, взвешенное среднее. Меры рассеяния вокруг средних. Дисперсия. Коэффициент вариации как мера однородности. Квартильный размах. Меры каче-ственной вариации. Коэффициент качественной вариации. Среднее геометрическое. Энтропия.
3. Анализ взаимосвязи признаков
Условное распределение. Совместное "поведение" двух признаков. Таблица со-пряженности. Показатели таблицы сопряженности. Маргинальные частоты. Сравнение структуры условных распределений. Типы задач, решаемых посредством таблиц сопряженности. Типологический синдром, типологическая группа. Зависи-мый - независимый признаки. Направленная - ненаправленная связи. Статистиче-ская зависимость - статистическая независимость. Сильна - слабая связь. Меры связи. Функциональная - корреляционная связь. Линейная - нелинейная связь. Локаль-ные - глобальные меры связи. Непосредственная - опосредованная связь. Истинное - ложное значение меры связи.
4. Меры связи, основанные на понятиях статистическая зависимость и детерминация
Две логические схемы использования коэффициентов связи. Локальные меры связи для таблиц сопряженности. Коэффициент Юла. Понятие детерминации. Ин-тенсивность и елжость детерминации. Оценки вероятности. Истинное-ложное значение мер связи. Понятие о величине хи-квадрат. Коэффициент взаимной сопря-женности Е.Пирсона. Значимость значений коэффициентов связи. Доверительный интервал.
5. Меры связи: основанныена модели прогноза и ранговые
Модальные меры Гуттмана. Сравнение распределений посредством меры Л.Гудмена и Е.Краскала. Когда социолог имеет дело с ранжированными рядами? Принцип сравнения ранжированных рядов. Связанные ранги. Коэффициенты ранго-вой корреляции Л.Гудмена и Е.Краскала, Р.Сомерса, М. Дж. Кендалла. Выводы из главы 3

ГЛАВА 4. НИСХОДЯЩАЯ СТРАТЕГИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ

1. Язык анализа данных
Элементы логики анализа. Язык анализа как составная часть языка социологи-ческого исследования. Математическая формализация как составная часть логиче-ской. Классы математических методов. Логика использования математических методов, Язык типологического анализа. Язык причинного анализа. Язык факторно-го анализа. Основной и вспомогательные языки анализа. Выбор исследовательской стратегии анализа данных для перехода к математической формализации. Понятие "метаметодика анализа данных".
2. Логика типологического анализа
Цель проведения Типологического Анализа (ТА). О понятии "тип ". Социальная значимость. Основание типологии. Соотношение между типологизацией и класси-фикацией. Класс. Объекты классификации. Алгоритм классификации. Классифика-ционный признак. Эмпирическая закономерность. Дефиниция ТА. Основные понятия ТА. Типообразую-щий признак. Априорная типология. Объект типологии Этапы проведения типологического анализа.
Выводы из главы 4

ПРИЛОЖЕНИЕ для преподавателей
(pril.pdf - 209K)

ЛИТЕРАТУРА

К главе 1
К главе 2
К главе 3
К главе 4