Группировка и типологизация данных и поиск взаимосвязей между переменными величинами

Анализ данных социологических исследований трудовой деятельности преследует цель проверить правильность исходных гипотез, обоснованных предположений, сформулированных в программе и возникших на следующих этапах исследования, получить ответы на вопросы, вытекающие из проблемы исследования, а также выявить новые проблемы.

Процедуры анализа данных делятся на два класса в зависимости от того, какого рода гипотезы лежали в основе исследования – описательные или объяснительные. Если основу исследования составили описательные гипотезы, то для анализа данных используются дескриптивные способы: группировка или классификация и типологизация. Анализ данных, собранных для подтверждения объяснительных гипотез, осуществляется с помощью аналитико-эк-спериментальных процедур, позволяющих установить связи и зависимости между переменными, посредством которых описывается исследуемый объект или процесс.

Первый предварительный шаг анализа – группировка или классификация. Эти процедуры позволяют упорядочить данные, делают их более обозримыми и “читаемыми”. Интересующие исследователя признаки-индикаторы объединяются в различимые по определенной логике группы и классы. Типологизация данных – это следующий, более высокий уровень обобщения, на котором осуществляется оперирование не сочетаниями признаков-индикаторов, а соотносимыми с ними понятиями.

Выделяют два типа группировки – простую и перекрестную.

Простая группировка – это упорядочивание данных по одинаковому признаку. В зависимости от гипотез можно сгруппировать данные по возрасту, полу, образованию, квалификации, стажу работы, причинам увольнения, суждениям по поводу чего-либо и т.д. Такая группировка производится путем деления всего диапазона изменений признака на определенные интервалы и подсчеты числа единиц анализа, попадающих в каждый интервал. Число интервалов зависит от предполагаемого характера связи между значениями исследуемого признака и независимой переменной. Каждый интервал должен соответствовать определенному качественному состоянию объекта. Слишком крупные интервалы ведут к потере важной информации, смешению в рамках одного интервала содержательно разных единиц анализа. Слишком мелкие интервалы дробят массив собранной информации на малочисленные и потому непредставительные группы. Исходя из этого, область изменения признака не разбивают более чем на 15-20 интервалов.

Задача определения числа интервалов решается как на стадии разработки метода сбора данных, так и на этапе анализа собранных данных. Результаты обработки позволяют выявить статистические характеристики совокупности единиц анализа во всем диапазоне количественного признака, определенные типы объектов, различающиеся по изученным зависимым показателям.

При группировке по качественным признакам должна быть предусмотрена возможность однозначного отнесения каждой из единиц анализа к одной из градаций так, чтобы их суммарное число, отнесенное ко всем градациям, было равно числу единиц изучаемой совокупности. Например, на вопрос анкеты: “Как Выдумаете, способствует ли ужесточение дисциплины повышению качества труда?” – следует наряду с ответами: 1) “Да, способствует”; 2) “Нет, не способствует” предусмотреть ответ: “Затрудняюсь ответить”, а также кодируется случай отсутствия ответа на данный вопрос.

Перекрестная группировка – группировка по двум и более признакам используется для выявления наличия взаимосвязи между признаками. Результаты перекрестной группировки оформляются в виде таблиц (матриц) сопряженности, в которых отражаются частоты совместного проявления значений двух признаков (Х и Y), измененных в данной совокупности единиц анализа. Строки таблиц сопряженности соответствуют значениям одного из признаков, столбцы – значениям другого. Частота, указанная на пересечении i-й строки и j-го столбца, представляет собой число респондентов, имеющих i-e значение по признаку X и j-e значение по признаку Y.

Например, нас интересует сопряженность двух признаков должностного статуса (рабочий, специалист) и удовлетворенности работой, которая имеет три значения: “удовлетворен”, “и да, и нет”, “не удовлетворен”. В этом случае вся совокупность респондентов будет состоять из шести групп, а каждая из частот таблицы сопряженности представлять численность одной из групп.

Наряду с абсолютными частотами в клетках таблицы сопряженности, как правило, показывают относительные частоты (в %), т.е. те доли, которые составляют числа единиц совокупности с данными значениями признака по отношению к общему числу единиц совокупности группы (справа от наклонной черты). Таблицы сопряженности позволяют представить исходные данные в компактной, удобной для обозрения форме.

Например, из табл. 16.1 можно видеть, что в трудовой общности строительной фирмы, по результатам анализа которой была построена таблица, среди рабочих и специалистов (т.е. подавляющего числа персонала) число удовлетворенных работой составляет лишь 50 % и весьма высока неудовлетворенность работой. При этом различия значений показателей неудовлетворенности рабочих и специалистов весьма незначительны. Это говорит о том, что причины неудовлетворенности работой для обеих категорий работников являются общими и не связаны с особенностями трудовой деятельности каждой категории.

Метод эмпирической типологизациипозволяет находить устойчивые сочетания свойств социальных объектов или явлений, рассматриваемых в соответствии с описательными гипотезами в нескольких измерениях одновременно.

Основой такой типологизации служит понятие “пространство свойств”, которое в принципе может иметь любую мерность. Анализ степени скопления или рассеивания свойств в многомерном пространстве – достаточно сложная математическая задача, решаемая с помощью аппарата теории распознавания образов – таксономии и кластерного анализа. Данный метод в социологическом исследовании впервые был применен Т.И. Заславской и Р.В. Рыбкиной для изучения процессов трудовой мобильности (О принципах и основных элементах программирования исследования трудовой мобильности//Методологические проблемы социологического исследования мобильности трудовых ресурсов/Отв. ред. Т.И. Заславская, RB. Рывкина. Новосибирск, 1974.). Анализ позволил им выявить шесть различных групп (таксонов) мигрантов, существенно различающихся по характеру миграции: 1) семейные мужчины и женщины; 2) неженатые молодые мужчины; 3) молодые девушки и незамужние женщины; 4) престарелые женщины без мужей; 5) одинокие женщины среднего возраста без специальности; 6) одинокие женщины, имеющие специальность.

Кластерный анализ – эффективный инструмент эмпирической типологизации, опирающейся на выявление устойчивых сочетаний множества признаков, поэтому он используется для решения задач, связанных с изучением свойств массовых социальных процессов.

Теоретическая типологизация – это обобщение признаков социальных явлений посредством конструирования идеальной теоретической модели. Теоретическая модель соотносится не с эмпирическими материалами, а с существующей системой теоретических знаний. Она является результатом наблюдательности, логического анализа, научной эрудиции, широты взглядов, интуиции и воображения исследователя. Построение идеальной социальной модели происходит или чисто абстрактно – логическим путем на основе более общих теоретических предпосылок – социологических понятий или принципов, или путем конструирования понятий, исходя из наблюдения социальной реальности, т.е. на основе эмпирических данных.

Теоретическая типологизация не противостоит эмпирической. Обе они необходимы и дополняют друг друга в непрерывном процессе социологического исследования, понимаемого широко как постоянное углубление социального знания. Теоретическая типологизация стремится дать объяснение социальной реальности с помощью гипотез, построенных на основе теории. Эмпирическая типологизация описывает данные, полученные путем опыта, и интегрирует их. Это позволяет уточнить, дополнить, расширить, реализовать более общие гипотезы и таким образом способствует развитию теории.

Обоснованная логическими и эмпирическими подтверждениями теория служит средством объяснения социальных процессов и научного прогноза и, следовательно, базой для принятия адекватных решений в сфере социального управления.

Связь между теоретической гипотезой и практическими следствиями из нее видна из следующего примера. Одна из проблем социологии труда состоит в понимании взаимосвязи между трудовой и досуговой деятельностью людей. По этому поводу существует несколько гипотез: компенсаторная, инерционная, относительной независимости.

– Компенсаторная гипотеза: “Рабочие стремятся возместить в досуге то, что им недоступно в работе”. Следствие: “Содержание досуга работников, занятых малоквалифицированным и монотонным трудом, должно быть более разнообразным, чем работников, занятых сложным, разнообразным трудом”.

– Инерционная гипотеза: “Монотонная работа должна сопровождаться аналогичным (по своему содержанию) досугом, а творческая и разнообразная требует разнообразного досуга”. Следствие: “Содержание труда работников, занятых монотонным трудом, должно быть столь же однообразно, а занятых творческим трудом – отличаться разнообразием, частой сменой занятий”.

– Гипотеза относительной независимости: “Труд и досуг – это две относительно независимые сферы деятельности”. Следствие: “Содержание досуга работников практически не связано с их трудовой деятельностью”.

Поиск по сайту: