Принципи соціологічного дослідження

для всіх них був адекватний той самий інструмент вимірювання (тут виникають значною мірою ті ж складнощі, що і в попередньому випадку; серйозна роль приділяється апріорним гіпотезам дослідника про фактори, які визначають досліджуване явище);

була можлива однакова інтерпретація результатів вимірювання (наприклад, при вивченні бюджетів часу навряд чи є доречною однакова інтерпретація витрат 4-х годин часу на домашнє господарство в місті і селі: для селянина це нормальне явище, для городянина - велика витрата часу, яка свідчить або про особливі нахили респондента, або про несприятливі побутові умови). 

Другий етап побудови однорідної сукупності - забезпечення існування для розглянутої безлічі об'єктів закономірності, яка підлягає вивченню за допомогою даного математичного методу (наприклад, забезпечення можливості застосування тієї або іншої імовірнісної моделі). Природно, що спосіб реалізації цього етапу пов'язаний зі специфікою методу і істотно залежить від апріорних міркувань дослідника про те, для яких саме субсукупностей об'єктів його використання є осмисленим.

Неоднорідність означає, що ідентифікація параметрів шуканої моделі (чому служать більшість методів аналізу даних) стає безглуздою для сукупності об'єктів у цілому: для різних об'єктів досліджувана закономірність має різний вигляд.

При цьому в соціологічних завданнях зустрічаються два типи неоднорідності. Перший тип виникає за рахунок екзогенних ознак, тобто таких, які не беруть участь у формуванні моделі. Одержання однорідності в цьому випадку полягає в апріорній (до застосування самого методу) класифікації об'єктів з метою виділення таких груп, для яких можна чекати подібність виду шуканої закономірності. Універсальних способів вирішення цього завдання не існує. З літератури відомі приклади, коли на основі виявленої закономірності, яка представляє собою залежність між двома змінними, виражену у вигляді коефіцієнта парного зв'язку, робилися висновки про наявність сильної кореляції у всій сукупності, хоча на окремих підмножинах вона не спостерігалася, і навпаки. Але вирішення завдання відшукання субсукупностей, для яких вид шуканого зв'язку відрізняється від виду зв'язку на всій сукупності, дуже часто залежить від вміння дослідника.

Для окремих випадків розроблено і формальні методи вирішення. Так, у розповсюджуваному Центром статистичних методів і інформатики пакеті СРСМ завдяки сполученню кластерного і регресійного аналізу реалізується можливість ефективного пошуку субсукупностей і однорідних у змісті адекватності для них певних регресійних моделей.

Другий тип неоднорідності виникає за рахунок ендогенних ознак, тобто задіяних у використовуваній апріорній моделі досліджуваного явища. При цьому різні значення ознак моделі породжують різні варіанти досліджуваної закономірності. Для деяких методів розроблено підходи до вловлювання такої неоднорідності. Так, у регресійному аналізі у відповідних випадках у шукану модель включають неаддитивні члени (добутки розглянутих змінних). Варто відзначити, що конструктивність цього підходу (а неконструктивність може виникнути, оскільки заздалегідь не відомо, включення яких саме добутків у рівняння регресії дасть гарні результати) може бути забезпечена «перетворенням» кількісної змінної в номінальну з наступним визначенням виду шуканого рівняння на основі спеціального аналізу відповідних таблиць спряженості.

Проблема неоднорідності другого типу надзвичайно актуальна для соціології. Тому особливе значення має використання в процесі вирішення соціологічних завдань, які найчастіше містять якісні змінні, різних методів пошуку сполучень, які детермінують значення заданих ознак (ці ознаки-аргументи детермінують «поведінку» об'єктів у тому розумінні, що впливають на параметри розподілу певної ознаки-функції). Подібних методів відомо досить багато. 

 

 

Існує два напрямки такого використання:

• послідовний (застосування різних методів на різних етапах дослідження);
• паралельний (одночасна їх реалізація).

Потреба в послідовному підході може бути викликана декількома причинами. По-перше, соціологічні дослідження звичайно є багатоетапними внаслідок складності досліджуваного об'єкта: на кожному етапі потрібен свій метод (при побудові вибірки, підготовці інструментарію, конструюванні індексів, виявленні зв'язків ознак і т. д.).

По-друге, до або після реалізації одного методу часто виявляється бажаним використання інших: для перевірки умов застосовності вихідного (наприклад, до регресійного аналізу можна використати відомі способи перевірки некорельованості незалежних змінних), для формування первинних даних для нього (зокрема, при побудові простору ознак при класифікаці; для більше ефективної інтерпретації результатів його застосування (наприклад, результати багатомірного шкалювання можуть бути пояснені за допомогою методів класифікації.

По-третє, практика показує, що шляхом послідовної реалізації різних, але спрямованих на вирішення одного і того самого завдання алгоритмів нерідко можна ефективно «намацати» вигляд шуканої закономірності.

Паралельна реалізація різних методів обумовлюється також рядом причин:

• з'являється можливість порівняння моделей, використовуваних кожним методом, з погляду їх адекватності змісту розв'язуваного завдання;
• переборюється вузькість, однобічність кожного з них (застосування алгоритмів, які дозволяють розглянути досліджуване явище з різних сторін, забезпечує більше глибокий аналіз дійсності).

 

 

Цей принцип - один найбільш відповідальних. На жаль, при його реалізації не завжди повною мірою враховується специфіка використовуваного методу, не досить глибоко аналізується його зміст як засобу пізнання реальності. 

Серед різних способів оцінки зв'язків, зокрема, є «локальні» і «глобальні» підходи: перші використовують коефіцієнти зв'язку, які відбивають залежність між окремими альтернативами розглянутих ознак, другі - між ознаками в цілому; «глобальні» ж зв'язки є ніби усередненнями «локальних».

В інтерпретації дослідник часто «накладає» на отримані результати своє апріорне бачення процесів, які він має намір вивчати за допомогою математики. Його висновки - наслідок такого бачення, а не підсумок справжнього математичного аналізу реальності. Щоб цього не відбувалося, необхідне дотримання певних положень, які називають принципами інтерпретації. Нижче наведено найбільш істотні з них.

Інтерпретація повинна бути погоджена з апріорною формальною моделлю досліджуваного явища. Ця модель повинна включати, крім властивостей, забезпечуваних у процесі виміру, властивості, необхідні для однорідності, а також застосовності обраного методу і т. д.Формальна модель - результат перекладу змістовних уявлень дослідника на формальну мову, і вона повинна враховуватися при зворотному переході від формалізму на змістовний рівень, яким є інтерпретація.

Природно, що конкретний зміст викладеного принципу тісно пов'язаний із суттю використовуваного математичного формалізму. Так, при побудові типології за допомогою методів класифікації для інтерпретації отриманих класів не можна використовувати середні арифметичні значення розглянутих ознак, якщо алгоритм класифікації (який, за припущенням, відповідає розумінню шуканих типів) призначався для пошуку груп точок, пов'язаних наявністю певної статистичної залежності між їх характерними ознаками. У таких випадках середні різних класів можуть бути близькими; і навпаки, розкид значень певної ознаки для якогось класу може виявитися настільки значним, що втратить зміст обчислення відповідного середнього. Власне кажучи, використання середніх при інтерпретації виводить дослідника за рамки апріорної моделі, за рамки «перекладу» змісту на формальну мову. Результатом такого використання може бути нонсенс.

Якби виявилося, що всі змістовні уявлення соціолога про суть розв'язуваного завдання так чи інакше формалізовані при побудові апріорної формальної моделі, то природна інтерпретація результатів дозволила б одержати більш глибоке розуміння дійсності, що і є головною метою застосування методу. Наприклад, використавши формальний алгоритм класифікації, дослідник був би впевнений, що виявив шукані типи об'єктів. 

Однак, як правило, при вирішенні практично будь-якого соціологічного завдання змістовні уявлення неможливо повністю відбити у формальному описі вихідних даних, передбачуваному методом моделі явища та інших сторін апріорної моделі. Дослідник найчастіше використовує підходи, лише частково пристосовані для вирішення його завдання. Для того, щоб їх застосування було ефективним, необхідно, щоб змістовні міркування, не відбиті формально, знайшли вихід при інтерпретації. Це - інший її головний принцип. Проблема його реалізації - основна для процесу інтерпретації. Її вирішення значною мірою залежить від інтуїції дослідника: тут більше мистецтва, ніж науки.

Зокрема, при трактуванні результатів класифікації цей принцип звичайно вимагає певної перебудови класифікації з метою наближення її до шуканої типології: користуючись деякими, формально не відбитими міркуваннями, дослідник коригує класифікацію, поєднуючи одні і розділяючи інші класи і т. д. 

Всі сформульовані положення повинні між собою сполучатися, відбиваючи взаємозв'язок перерахованих етапів застосування методу, що завжди процес із численними зворотними впливами.

На закінчення варто відзначити, що розглянуті методологічні принципи - результат певного узагальнення практичного досвіду методів аналізу даних у соціології. Звичайно, для реалізації кожного з них необхідні методичні розробки, «прив'язки» до конкретних класів, методів і типів розв'язуваних завдань. 

 

1. Интерпретация и анализ данных в социологических исследованиях. М.: Наука, 1997.
3. Лакутин О.В. Принципы обработки разнотипных экспериментальных данных. - Новосибирск: Наука, 1991.
5. Лакутин О.В., Толстова Ю.Н. Качественная и количественная информация в социологии: диалектика перехода //Математические методы и модели в социологии. Вып. 1. М.: МИС, 1991.
7. Серебряков А. А. Типология и классификация в социологических исследованиях. - М.: СоцИс, 2002.
9. Тьюки Дж. Анализ результатов наблюдений. Разведочный анализ. - М.: Юнити, 1991.